KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.771-789
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2019
Text detection has been a popular research topic in the field of computer vision. It is difficult for prevalent text detection algorithms to avoid the dependence on datasets. To overcome this problem, we proposed a novel unsupervised text detection algorithm inspired by bootstrap learning. Firstly, the text candidate in a novel form of superpixel is proposed to improve the text recall rate by image segmentation. Secondly, we propose a unique text sample selection model (TSSM) to extract text samples from the current image and eliminate database dependency. Specifically, to improve the precision of samples, we combine maximally stable extremal regions (MSERs) and the saliency map to generate sample reference maps with a double threshold scheme. Finally, a multiple kernel boosting method is developed to generate a strong text classifier by combining multiple single kernel SVMs based on the samples selected from TSSM. Experimental results on standard datasets demonstrate that our text detection method is robust to complex backgrounds and multilingual text and shows stable performance on different standard datasets.
·Text-mining approach to e-documents organization based on topic hierarchy - Machine-Learning & information Theory-based ㆍ 'Category(topic) discovery' problem → document bundle-based user-constraint document clustering ㆍ 'Automatic categorization' problem → Accelerated EM with CU-based active learning → 'Hierarchy Construction' problem → Unsupervised learning of category subsumption relation
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2178-2198
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2024
Graph-based document models have good capabilities to reveal inter-dependencies among unstructured text data. Natural language processing (NLP) systems that use such models as an intermediate representation have shown good performance. This paper proposes a novel fuzzy graph-based document model and to demonstrate its effectiveness by applying fuzzy logic tools for text summarization. The proposed system accepts a text document as input and identifies some of its sentence level features, namely sentence position, sentence length, numerical data, thematic word, proper noun, title feature, upper case feature, and sentence similarity. The fuzzy membership value of each feature is computed from the sentences. We also propose a novel algorithm to construct the fuzzy graph as an intermediate representation of the input document. The Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metric is used to evaluate the model. The evaluation based on different quality metrics was also performed to verify the effectiveness of the model. The ANOVA test confirms the hypothesis that the proposed model improves the summarizer performance by 10% when compared with the state-of-the-art summarizers employing alternate intermediate representations for the input text.
자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.
영상 입출력 장치 사용이 증가함에 따라 컬러영상 내 문자영역 추출의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 논문은 이러한 영상 내 문자영역을 효과적으로 추출하기 위해 레이블링 기법과 화소 단위의 밝기값 변화에 기반한 문자영역 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 레이블링 및 필터링 과정을 통해 비문자 영역을 미리 제거하고, 밝기값의 변화가 큰 문자영역의 특성을 이용하여 문자영역 후보군을 추출한 후 노이즈 제거 및 문자영역 병합의 후처리 과정을 통해 문자영역을 추출한다. 제안한 방법의 강점은 기존 방법보다 단순하면서도 높은 정확성에 있다. 실험 결과 제안한 방법의 정확도와 재현율, 비문자 추출의 역 비율(IRNTE)은 각각 99.59%, 98.65%, 82.30%로 측정되었다.
인터넷의 웹페이지는 다양한 형태로 존재하지만, 크게 텍스트 중심의 웹페이지, 텍스트와 이미지로 구성된 웹페이지, 그리고 텍스트와 동영상으로 구성된 웹페이지로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 제작방식에 따라서 변하는 소비자들의 지각된 위험 수준과 미디어 풍부성이 미치는 영향을 분석하며, 이들 요인이 고객만족에 미치는 영향을 분석한다. 분석결과, 텍스트 형식의 웹페이지가 텍스트와 이미지 혹은 동영상으로 구성된 웹페이지에 비해서 지각된 위험 중 성능위험, 심리적 위험, 시간 위험 등으로 구성된 개인적 위험을 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. 또한, 미디어 풍부성 측면에서는 텍스트와 이미지 혹은 동영상으로 구성된 웹페이지가 텍스트 위주의 웹페이지에 비해서 상징성 및 사회적 실재감이 높은 것으로 조사되었다. 그리고 개인적 위험 및 텍스트 형식의 웹페이지는 고객 만족에 음의 영향을 미치며, 상징성 및 사회적 실재감은 양의 효과를 가진다. 본 연구는 지각된 위험과 미디어 풍부성의 개념을 콘텐츠 제작방식과 연결시킴으로써 기대와는 달리 동영상 콘텐츠가 폭발적으로 성장하지 못한 점에 대해서 규명한데 의의를 둔다.
오늘날 웹상의 본문 수집에 주로 이용되는 웹 크롤러는 연구자가 직접 HTML 문서의 태그와 스타일을 분석한 후 수집 채널마다 다른 수집 로직을 구현해야 하므로 유지 관리 및 확장이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하려면 웹 크롤러는 구조가 서로 다른 HTML 문서를 동일한 구조로 정형화하여 본문을 수집할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 태그 경로 및 텍스트 출현 빈도를 기반으로 HTML 문서를 정형화하여 하나의 수집 로직으로 본문을 수집하는 웹크롤링 시스템인 WCTT(Web Crawling system based on Tag path and Text appearance frequency)를 설계 및 구현하였다. WCTT는 모든 수집 채널에서 동일한 로직으로 본문을 수집하므로 유지 관리 및 수집 채널의 확장이 용이하다. 또한, 키워드 네트워크 분석 등을 위해 불용어를 제거하고 명사만 추출하는 전처리 기능도 제공한다.
본 논문은 자연영상에서 문자의 크기와 방향에 무관한 적응적 문자-에지 맵을 이용한 에지-기반 텍스트 영역검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 에지 이미지로부터 에지 레이블을 얻고, 레이블 이미지로부터 문자를 찾기 위해 배열문법을 이용하여 적응적 문자-에지 맵을 적용한다. 선택된 레이블은 이웃 레이블과의 거리를 기준으로 클러스터 된다. 그 결과 텍스트 후보 영역이 얻어진다. 최종적으로, 텍스트 후보 영역은 경험적 규칙과 텍스트 영역에 대한 수평/수직 프로파일을 분석함으로서 검증된다. 실험결과 제안한 알고리즘은 다양한 문자의 크기 변화, 문자열의 방향, 그리고 복잡한 배경에서도 강인한 텍스트 영역 검출 결과를 보였다.
In this paper, we propose a pill identification model using engraved text feature and image feature such as shape and color, and compare it with an identification model that does not use engraved text feature to verify the possibility of improving identification performance by improving recognition rate of the engraved text. The data consisted of 100 classes and used 10 images per class. The engraved text feature was acquired through Keras OCR based on deep learning and 1D CNN, and the image feature was acquired through 2D CNN. According to the identification results, the accuracy of the text recognition model was 90%. The accuracy of the comparative model and the proposed model was 91.9% and 97.6%. The accuracy, precision, recall, and F1-score of the proposed model were better than those of the comparative model in terms of statistical significance. As a result, we confirmed that the expansion of the range of feature improved the performance of the identification model.
Optimizing text entry in extended reality (XR) is important. However, most studies have focused on inputting alphabetic characters, so there is still insufficient research on inputting Korean characters. As a follow-up to our previous research, this paper deals with the effects of keyboard layout and augmented position on Korean text entry in the XR environment. For this purpose, we developed a virtual keyboard environment using the representative Korean keyboard layout "Du-Beol-Sik" across three augmented positions: mid-air, physical planar surface, and palmar surface. After conducting an experiment, we analyzed the effects of keyboard layout and augmented position on text entry by comparing the results of our previous research (the effect of augmented position on text entry based on the international standard Korean keyboard layout 'Chon-Ji-In'). The analysis results confirmed that the virtual keyboard performed the best overall when augmented in mid-air regardless of the keyboard layout. It was also confirmed that the keyboard layout had little effect on text entry. Based on detailed analyses, we suggest directions for providing a virtual keyboard for Korean text entries in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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