• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.65-73
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• 2013

디지털 시대의 도래에 따라 문서들이 기록 보관되기 위해서 혹은 네트워크를 통해 전송되기 위해서 스캔되는 경우가 많아졌다. 스캔된 문서에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 텍스트이며 텍스트 이외에는 문서 작성자를 나타내는데 사용되는 도장이 가장 많이 포함되어 있다. 스캔된 문서의 중요성이 부각되면서 스캔된 문서로부터 텍스트를 인식하는 연구는 많이 진행되어 상용화된 제품도 개발된 것에 비해 문서가 포함하고 있는 도장에 대한 정보는 버려지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 도장이 포함된 컬러 혹은 흑백 문서 영상에서 도장 영역을 검출하여 도장 이미지를 저장하는 방법을 연구한다. 스캔된 문서에서 도장의 외곽선 후보만을 남기고 다른 기타 구성 요소를 제거하는 전처리 과정과 도장의 특징을 이용하여 남은 요소 중에 최종 관심 영역을 선정하는 방법을 제안한다. 또한 검출된 관심 영역의 도장 정보가 텍스트와 겹친 이미지인 경우에는 템플릿 매칭을 통해 데이터베이스로부터 가장 유사한 도장을 찾아 대신 저장할 수 있게 한다. 구현된 시스템은 학교에서 일반적으로 생성되는 여러 유형의 문서들을 대상으로 검증하고 그 결과를 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.17-22
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• 1998

이미지 인식 분야에 있어서 전자 결재시 도장의 진위 문제와 은행업무 또는 중요서류에 있어서의 도장 진위 문제는 점점 더 중요하게 부각되고 있는데 반해 기존의 도장 이미지 처리 과정은 물체의 테두리 부분과 같이 명암도가 날카롭게 변하는 부분의 선명도를 흐리게 하는 단점이 있으며 윤곽선을 추출하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 개선한 평활화 방법을 이용하여 특정한 범위내의 픽셀을 조사하여 가장 빈번히 나타나는 값을 찾고,그 값을 해당 픽셀의 값으로 대체시켜 윤곽선을 검출한 다음, ART1 학습 알고리즘에서 경계값을 퍼지 연산자중 Yager의 일반화된 교연산자를 적용하여 경계변수값을 동적으로 변화시켜 올바른 분류가 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 ART1학습 알고리즘에 적용하여 실험한 결과 기존의 ART1 알고리즘을 이용한 경우보다 향상된 이미지 인식율을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.31-37
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• 2009

본 논문은 컬러영상의 특정 클러스터에 해당하는 낙관을 추출하기 위하여 확장된 퍼지적분을 제안하였다. 기존의 퍼지적분은 평가항목에 대한 부정적인 측면을 강조하였다. 제안된 방법은 무게중심법을 통하여 인접정보를 이용하여 평가항목간의 보상적인 측면을 고려하였다. 평가 항목간의 min 연산자로서의 기존의 퍼지적분의 특징에만 기초하는 방법은 낙관 영상의 끊어지는 부분 처리와 전체적인 영상의 유연성을 확보하는 데는 다소 부족한 느낌이 들었다. 그래서 이를 해결하기 위해 무게중심을 이용하여 전체적인 영상의 유연성을 확보 하였다. 그 결과 실 생활의 영수증의 낙관을 분리하는 실질적인 문제에 관한 자료들에 대하여 실험을 수행하였다.