In the work presented here, we describe a method to extract TrueType features for supporting letter recognition. Even if variously existing document processing techniques have been challenged, almost few methods are capable of recognize a letter associated with its TrueType features supporting OCR free, which boost up fast processing time for image text retrieval. By reviewing the mechanism generating digital fonts and birth of TrueType, we realize that each TrueType is drawn by its contour of the glyph table. Hence, we are capable of deriving the segment with density for a letter with a specific TrueType, defined by the number of occurrence over a segment width. A certain number of occurrence appears frequently often due to the fixed segment width. We utilize letter recognition by comparing TrueType feature library of a letter with that from input word images. Experiments have been carried out to justify robustness of the proposed method showing acceptable results.
영어단어 중에는 글자 열에 소리가 나지 않는 묵음자를 가진 단어들이 있다(예 : $\underline{k}nowledge$). 이러한 단어들은 같은 위치의 글자 열에 소리가 나는 글자를 가진 단어들(예 :available)과 수행을 비교하여 다음절 단어 재인에 있어서 음운 정보의 역할을 검증할 수 있는 기회를 제공한다. 파일럿 연구의 성격을 가진 본 연구의 결과, 어휘판단 과제에서 묵음자가 삭제된 단어 (예 : _nowledge)의 수행이 소리음이 삭제된 단어 (예 :_vailable)의 수행보다 빨랐다. 어휘접근을 반영하는 어휘판단과제에서의 이러한 결과는 다음절 단어재인에 있어서 음운 재부호화가 일어날 수 있는 개연성을 보여주는 것이다.
한글 필기는 항상 초성, 중성, 종성의 순으로 씌어진다. 본 논문은 이점을 이용하여 자소 탐색 모델을 설계하고 그 탐색 결과에 의거하여 글자를 인식하려는 온라인 필기 인식 방법을 제시하고자 한다. 기본 자소 모델은 은닉 마르코프 모델을 이용하고 자소 탐색 모델은 HMM의 망으로 구성한다. 자소 탐색은 Viterbi 알고리즘에 의한 정합으로 이루어지며 글자 인식은 이들 자소 가설 격자의 탐색으로 이루어진다. 인식 실험 결과는 간단한 인식기 구조에도 불구하고 정자체의 경우 87.47%에 달하는 상당한 인식률을 보였으며, 특히 자연스럽게 쓴 필기에서도 매우 훌륭한 자소 분할 결과를 얻을 수 있었다.
This paper proposes a new image processing algorithm to recognize korean documents. It take out the region of syllable area from input character image, then it makes recognition of a consonant and a vowel in the character. A precision segmentation is very important to recognize the input character. The input image has 8-bit gray scaled resolution. Not only the shape but also vertical and horizontal lines dispersion graph are used for segmentation. Theresult shows a higher accuracy of character segmentation.
본 연구는 로마자 알파벳 언어에서 일관되게 나타나는 글자 교환 효과와 관련된 혼동 현상이 한국어에서는 발견하기 어려운 사실에 근거하여 관련 소재(locus)를 탐색하고자 수행되었다. 한글 글자 교환에 대한 몇몇 연구에서는 음절이나 형태소 교환의 경우 혼동 효과가 유의미하게 있었지만 단순 글자의 교환에서는 혼동 효과가 미미하였다. 본 연구에서는 일련의 글자 교환 효과에 관한 기존 연구의 분석을 바탕으로 글자의 빈도가 조절변인일 수 있음에 착안하여 이를 검증하였다. 실험 결과, 한글 단어(예: 민주화)의 글자들을 교환하여 형성된 비단어에서 고빈도 음절이 포함되게 한 경우(예: 진무화) 유의미한 글자 교환 효과를 발견하였으나 저빈도 음절이 포함되게 한 경우(예: 경쟁력 → 졍갱력)에는 글자 교환 효과가 나타나지 않았다. 이는 음절 빈도라는 어휘 변인이 한글 글자 교환 효과에 간여하는 주요 변인일 수 있음을 시사하며 한글에서도 글자 수준에서의 교환 효과가 나타날 수 있음을 밝혔다.
In this paper, we propose a Hangul character recognition method in which new letter components as recognition units are introduced and the MLP (multilayer perceptrons) neural networks are employed for two-step recognition of Hangul. To recognize Hangul character, we divide it into two or three recognition units and extract the direction angle features of them to be fed to the corresponding neural network recognizers. The recognition results of neural network recognizers are combined by another neural network. The experiments were conducted on the Hangul characters from real letter envelopes which are collected in the mail centers in Korea and the results showed that our method performs better than the conventional one.
The hollow letter CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) is an optimized version of solid CAPTCHA, specifically designed to weaken characteristic information and increase the difficulty of machine recognition. Although convolutional neural networks can solve CAPTCHA in a single step, a good attack result heavily relies on sufficient training data. To address this challenge, we propose a seed filling algorithm that converts hollow characters to solid ones after contour line restoration and applies three rounds of detection to remove noise background by eliminating noise blocks. Subsequently, we utilize a support vector machine to construct a feature vector for recognition. Security analysis and experiments show the effectiveness of this algorithm during the pre-processing stage, providing favorable conditions for subsequent recognition tasks and enhancing the accuracy of recognition for hollow CAPTCHA.
In this letter, we suggest a postal RFID application model and system architecture that can be used for real-time trace and tracking system implementation of parcel processing and pallet management. This letter also shows the tag recognition performance of parcels and pallets by speed and mounting tag materials such as cans, water, and paper using an implemented postal RFID system for postal logistics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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