• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.1718-1723
• /
• 2014

본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.872-877
• /
• 2012

본 논문은 한글 모음의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상을 명도영상으로 변환하고 에지 및 연결요소 기반 방법으로 특징값을 추출하며, 추출된 특징값은 필터링을 수행하여 한글 문자의 특징에 맞지 않는 특징값을 제거하여 한글 문자영역 병합을 위한 후보를 선정한다. 선정된 후보 특징값은 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 문자영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• ETRI Journal
• /
• 제39권2호
• /
• pp.163-172
• /
• 2017

A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge-based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three-layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.1135-1140
• /
• 2007

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.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.61-68
• /
• 2018

본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.105-115
• /
• 2002

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.543-552
• /
• 2021

스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.127-133
• /
• 2011

자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.390-399
• /
• 1999

운송 컨테이너 영상에서 문자 영역 분할 오류는 컨테이너 자동화 처리를 위한 운송 컨테이너 식별자 인식시스템의 성능에 심각한 영향을 주는 요소 중의 하나이므로, 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 보다 정확한 문자 영역의 분할이 요구된다. 그러므로 본 연구에서는 문자 영역으로 오인할 수 있는 운송 컨테이너 영상에 포함된 여러 가지 불필요한 영상들을 형태학적 연산에 의하여 제거하고 식별자 영역 즉, 문자열 영역만을 분리한다. 이렇게 분리된 문자열 영역의 임계값을 구하여 이진화 한 후에 개별 문자로 분할하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법으로 실험한 결과는 컨테이너 식별자의 각 문자들이 정확하게 분할되었음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.1091-1101
• /
• 1988

In this paper, a method to segment each character and extract figure from Korean documents is proposed. At first, each character string is extracted by means of iterative horizontal propagation, shrink algorithm and run-length algorithm. Individual character region is extracted by iterative horizontal and vertical manipulation. Next, characters of right pitch are searched. Each character is segmented by the position information. Overlapped character is segmented on the ground of the width of already extracted character. The rest are extracted as special characters of half pitch. Using 9 data input in the form of 840 X 600 from Korean monthly magazine, experiment was simulated. Extraction rate of character is 100%, and that of individual character is 98%. Judging from these results, efficiency on extracting character region and segmenting individual character is proved.