Kim, U-Seong;Sim, Jin-Bo;Park, Yong-Beom;Mun, Gyeong-Ae;Ji, Su-Yeong
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.5
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pp.1147-1159
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1996
In this paper. we develop an efficient algorithm which vectorize the table input for mixed document recognition system. It is necessary to separate character and line for recognizing the character in the table. For recognizing table, we have to recognize the character which is blocked by table line and develop the efficient rectorization method for table line. For vectorizing table, we develop several methods. The first method is to extract table line part using 8-dircction chaincodes. The second method is to extract horizontal and vertical lines using histogram of lines. The third one is to extract diagonal lines of table by using the cross points of horizontal and verticallines. Finally we also develop the table vectorization method which finds the regularity characteristics of horizontal and vertical lines composing table, In the paper, we sugest a regularity method for efficient table vectorization.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.6A
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pp.575-583
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2002
JBIG2 is an International Standard fur compression of Bi-level images and documents. JBIG2 supports three encoding modes for high compression according to region features of documents. One of which is generic region coding for bitmap coding. The basic bitmap coder is either MMR or arithmetic coding. Pattern matching coding method is used for text region, and halftone pattern coding is used for halftone region. In this paper, a document is segmented into line-art, halftone and text region for JBIG2 encoding and JBIG2 CODEC is implemented. For efficient region segmentation of documents, region segmentation method using wavelet coefficient is applied with existing boundary extraction technique. In case of facsimile test image(IEEE-167a), there is improvement in compression ratio of about 2% and enhancement of subjective quality. Also, we propose arbitrary shape halftone region coding, which improves subjective quality in talc neighboring text of halftone region.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.10
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pp.4632-4641
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2011
The detailed production traceability information is a fundamental element in successful introduction and revitalization of traceability system. In this paper, we propose a production traceability information gathering system which is based on handwritten data digitalization technology in agro-livestock products. By the proposed system, we can effectively gather the detailed production traceability information with digital pen and the management ledger of paper document type by only writing the ledger. The server of the system generates the same digital image as the ledger and converts the handwritten data into digital text to insert the data into the database. Because the system is superior to data gathering system based on PC, PDA and touch screen in mobility, usability, data input speed, suitability in agro-livestock environment, it is possible to effectively gather traceability information of high quality by users even if they have low information ability and insufficient time to input data. We expect that the handwritten data digitalization technology is used to gather document based information in stage of manufacturing, distribution and marketing. In addition, this technology is applied to implementing advanced traceability system with RFID/USN based systems.
With the development of information and communication technology, we have been able to access and manage documents containing corporate information anytime and anywhere using smart devices. As the work environment changes to smart work, the scope of information distribution is expanded, and more efforts are needed to manage security. This paper proposes a file sharing system that enables users who have smart devices to manage and share files through mutual cooperation. Proposed file sharing system, the user can add a partner to share files with each other when uploading files kept by spliting the part of the file and the other uses an algorithm to store on the server. After converting the file to be uploaded to base64, it splits it into encrypted files among users, and then transmits it to the server when it wants to share. It is easy to manage and control files using dedicated application to view files and has high security. Using the system developed with proposed algorithm, it is possible to build a system with high efficiency even for SMEs(small and medium-sized enterprises) that can not pay much money for security.
This paper presents an enhancement method of document restoration capability which is robust for security, loss, and contamination, It is based on two methods, that is, encryption and DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network). In order to implement this encryption method, a mathematical model is applied as a spatial frequency transfer function used in optics of 2D image information. Then a method is proposed with optical interference patterns as encryption using spatial frequency transfer functions and using mathematical variables of spatial frequency transfer functions as ciphers. In addition, by applying the DnCNN method which is bsed on deep learning technique, the restoration capability is enhanced by removing noise. With an experimental evaluation, with 65% information loss, by applying Pre-Training DnCNN Deep Learning, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) shows 11% or more superior in compared to that of the spatial frequency transfer function only. In addition, it is confirmed that the characteristic of CC(Correlation Coefficient) is enhanced by 16% or more.
This experimental research explores the effect of screen size of smart media on viewer's evaluation and presence. For this experimental research, 2 groups of subjects composed of university students were exposed to TV document video clips which were shown by two different size of smart media, and evaluation and presence related questions were asked analysed. This research found that subjects exposed to large smart media showed higher degree of image aesthetic evaluation and presence than those exposed to small media. but the effect of screen size of smart media on viewer's program evaluation was not found. Through this study, screen size of smart media is main factor which has effect on image aesthetics and presence of TV documentary.
Kim Eun-Kyung;Cha Sang-Yun;Han Won-Jeong;Hong Byeong-Hee
Imaging Science in Dentistry
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v.30
no.1
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pp.55-62
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2000
Purpose: This study was performed to develop the electronic textbook (CD-rom title) about preclinical practice of oral and maxillofacial radiology, using multimedia technology with interactive environment. Materials and Methods: After comparing the three authoring methods of multimedia, i.e. programming language, multimedia authoring tool and web authoring tool, we determined the web authoring tool as an authoring method of our electronic textbook. Intel Pentium II 350 MHz IBM-compatible personal computer with 128 Megabyte RAM, Umax Powerlook flatbed scanner with transparency unit, Olympus Camedia l400L digital camera, ESS 1686 sound card, Sony 8 mm Handycam, PC Vision 97 pro capture board, Namo web editor 3.0, Photoshop 3.0, ThumbNailer, RealPlayer 7 basic and RealProducer G2 were used for creating the text document, diagram, figure, X-ray image, video and sound files. We made use of javascripts for tree menu structure, moving text bar, link button and spread list menu and image map etc. After creating all files and hyperlinking them, we burned out the CD-rom title with all of the above multimedia data, Netscape communicator and plug in program as a prototype. Results and Conclusions : We developed the dental radiology electronic textbook which has 9 chapters and consists of 155 text documents, 26 figures, 150 X-ray image files, 20 video files, 20 sound files and 50 questions with answers. We expect that this CD-rom title can be used at the intranet and internet environments and continuous updates will be performed easily.
The purpose of this study is to classify the images of blue based on expressive values communicated by color on symbolic aspects and the blue images expressed in modem apparel fashion. Images of blue are classified through the document studies as follows : The expressive values of blue are cold, receding, and sedative. Based on these values, affimative images of blue are classified infinite, lofty, peaceful, tranquil and contemplate. Negative images are classified sad, indecent, rebellious, and indignant. In apparel fashion, blue acted as a important image factor in classic, workwear, military and marine look. Blue green and purple blue in pale, greyish and light tones were showed as trend color. Meanwhile, purple blues in dark greyish, pale and greyish tones were more used for domestic womens wear.
In this paper, we propose a texture feature-based language identification by fusion of Gabor, MDLC (multi-lag directional local correlation), and co-occurrence features. In the proposed method, for a test image, Gabor magnitude images are first obtained by Gabor transform followed by magnitude operator. Moments for the Gabor magniude images are then computed and vectorized. MDLC images are then obtained by MDLC operator and their moments are computed and vectorized. GLCM (gray-level co-occurrence matrix) is next calculated from the test image and co-occurrence features are computed using the GLCM, and the features are also vectorized. The three vectors of the Gabor, MDLC, and co-occurrence features are fused into a feature vector. In classification, the WPCA (whitened principal component analysis) classifier, which is usually adopted in the face identification, searches the training feature vector most similar to the test feature vector. We evaluate the performance of our method by examining averaged identification rates for a test document image DB obtained by scanning of documents with 15 languages. Experimental results show that the proposed method yields excellent language identification with rather low feature dimension for the test DB.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.152-159
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2010
Existing character recognition algorithm recognize characters in simple conditional. It has the disadvantage that recognition rates often drop drastically when input document image has low quality, rotated text, various font or size text because of external noise or data loss. In this paper, proposes the optical character recognition algorithm which using bicubic interpolation method for the catalog retrieval when the input image has rotated text, blurred, various font and size. In this paper, applied optical character recognition algorithm consist of detection and recognition part. Detection part applied roberts and hausdorff distance algorithm for correct detection the catalog of book. Recognition part applied bicubic interpolation to interpolate data loss due to low quality, various font and size text. By the next time, applied rotation for the bicubic interpolation result image to slant proofreading. Experimental results show that proposal method can effectively improve recognition rate 6% and search-time 1.077s process result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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