• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.80-87
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• 2004

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 문자를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비 영업용 차량 영상에서 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역들을 번호판의 후보 영역으로 추출하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 선택한다. 개별 문자 추출은 추출된 번호판 영역에서 3${\times}$3소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화한 다음에 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 제안된 방법을 실제 비 영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 문자의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1025-1034
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• 2009

In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.977-984
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• 2022

최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.49-57
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• 2010

본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.521-526
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• 2005

본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.581-584
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• 1997

Discussed is stroke identification technique for automatic recognition of kanji characters without using the order of drawing strokes of a character.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.655-661
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• 2017

입력되는 정지 또는 동영상에 포함된 문자 정보는 영상의 내용을 대표하는 주요한 핵심 정보를 제공할 수 있기 때문에 다양한 종류의 영상 데이터를 분석하여 영상 내에 포함된 문자 영역들을 정확하게 추출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 문자 영역만을 정확하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용하여 문자의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 추출된 문자의 후보 영역들로부터 비 문자 영역들을 제외하고 실제적인 문제 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 영상으로부터 기존의 방법보다 문자 영역들을 2.1% 보다 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 문자 영역 검출 방법은 상점의 간판 인식, 자동차의 번호판 인식 등과 같은 멀티미디어 및 영상 처리와 관련된 실제 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.115-122
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• 2007

The purpose of this study is to extract design concepts, especially in relation to light, as a part of extracting design concepts in architectural interior design. This study consists of two steps. Firstly, appropriate design concepts are extracted from various design characteristics. Secondly, these concepts are classified in the frame of other components of architectural space, as well as in the frame of the plastic characteristics of light. Various design characteristics were analyzed, those of which relating to the plastic character of space, namely, visual phenomenon. As a result of the analysis, 32 concepts were extracted. These concepts, in the frame of other components of architectural space (space, form, structure, opening of space, material, color, inside & outside relationship), were classified, as well as In the frame of the plastic character of Light (transparency, perception, direction, ornament). As the results of this research, the suggested design concepts will be a study material, available to the interior designers as well as students who want to utilize the organized study concepts.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.549-557
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• 2013

본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.519-526
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• 2022

동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.