• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.155-162
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• 2014

In this study, we developed a server-based mobile multi-lingual name-card recognition system which utilizes smartphone only as a terminal for capturing images of name-card and displaying results of recognition, running server as a recognizer of characters. For efficient processing and transmission of captured images, we corrected the distorted images, removed noises from them, and defined the socket-based protocol for wireless transmission of images between smartphone and the recognizer on server. Various tests for name-cards of five language types show increased recognition rate and speed of the developed system against conventional smartphone-based recognizers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.844-847
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• 2014

본 논문에서는 다양한 형태의 어플리케이션 중 스마트폰에 탑재된 카메라를 이용하여 명함을 인식할 때 발생하는 문제점을 해결하기 위한 기법을 제시하고자 한다. 스마트폰의 카메라를 이용하여 이미지를 얻을 경우 카메라의 각도에 따라 객체의 모양이 변형된다. 명함인식에서 이러한 이미지 왜곡문제는 인식률에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 카메라의 각도에 따른 이미지의 왜곡 문제를 해결하기 위해 캐니 에지를 이용하여 객체를 검출하고, 검출된 객체의 간단한 정보를 이용하여 명함 영역을 검출하고, 영역 내에 명함을 검출하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.