The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.29
no.8C
/
pp.1159-1174
/
2004
In this paper, we present an efficient algorithm for region analysis of business card images acquired in a PDA by using DCT and information pixel density. The proposed method consists of three parts: region segmentation, information region classification, and text region classification. In the region segmentation, an input business card image is partitioned into 8 f8 blocks and the blocks are classified into information and background blocks using the normalized DCT energy in their low frequency bands. The input image is then segmented into information and background regions by region labeling on the classified blocks. In the information region classification, each information region is classified into picture region or text region by using a ratio of the DCT energy of horizontal and vertical edge components to that in low frequency band and a density of information pixels, that are black pixels in its binarized region. In the text region classification, each text region is classified into large character region or small character region by using the density of information pixels and an averaged horizontal and vertical run-lengths of information pixels. Experimental results show that the proposed method yields good performance of region segmentation, information region classification, and text region classification for test images of several types of business cards acquired by a PDA under various surrounding conditions. In addition, the error rates of the proposed region segmentation are about 2.2-10.1% lower than those of the conventional region segmentation methods. It is also shown that the error rates of the proposed information region classification is about 1.7% lower than that of the conventional information region classification method.
Document image layout analysis contains the process to segment document image into detailed regions and the process to classify the segmented regions into text, picture, table or etc. In the region classification process, the size of a region, the density of black pixels, and the complexity of pixel distribution are the bases of region classification. But in case of picture, the ranges of these bases are so wide that it's difficult to decide the classification threshold between picture and others. As a result, the picture has a higher region classification error than others. In this paper, we propose document image layout analysis method which has a better performance for the picture and text region classification than that of previous methods including commercial softwares. In the picture and text region classification, median filter is used in order to reduce the influence of the size of a region, the density of black pixels, and the complexity of pixel distribution. Futhermore the classification error is corrected by the use of region expanding filter and constrained conditions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.40
no.3
/
pp.194-202
/
2003
To convert printed images into electronic ones automatically, it requires region analysis of document images and character recognition. In these, regional analysis segments document image into detailed regions and classifies thee regions into the types of text, picture, table and so on. But it is difficult to classify the text and the picture exactly, because the size, density and complexity of pixel distribution of some of these are similar. Thu, misclassification in region analysis is the main reason that makes automatic conversion difficult. In this paper, we propose region analysis method that segments document image into text and picture regions. The proposed method solves the referred problems using one dimensional median filter based method in text and picture classification. And the misclassification problems of boldface texts and picture regions like graphs or tables, caused by using median filtering, are solved by using of skin peeling filter and maximal text length. The performance, therefore, is better than previous methods containing commercial softwares.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.14
no.9
/
pp.21-28
/
2009
Color polarity classification is a process to determine whether the color of text is bright or dark and it is prerequisite task for text extraction. In this paper we propose a color polarity method to extract text region. Based on the observation for the text and background regions, the proposed method uses the ratios of sizes and standard deviations of bright and dark regions. At first, we employ Otsu's method for binarization for gray scale input region. The two largest segments among the bright and the dark regions are selected and the ratio of their sizes is defined as the first measure for color polarity classification. Again, we select the segments that have the smallest standard deviation of the distance from the center among two groups of regions and evaluate the ratio of their standard deviation as the second measure. We use these two ratio features to determine the text color polarity. The proposed method robustly classify color polarity of the text. which has shown by experimental result for the various font and size.
We propose a method for analyzing the document structure. This method consists of two processes, segmentation and classification. The segmentation first divides a low resolution image, and then finely splits the original document image using projection profiles. The classification deterimines each segmented region as text, line, table or image. An experiment with 238 documents images shows that the segmentation accuracy is 99.1% and the classification accuracy is 97.3%.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.11
no.3
/
pp.215-220
/
2010
In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.45
no.6
/
pp.70-77
/
2008
This paper proposes a new text candidate region detection method that uses genetic algorithm based on information of the segmented regions. In image segmentation, a classification of the pixels at each color channel and a reclassification of the region-unit for reducing inhomogeneous clusters are performed. EWFCM(Entropy-based Weighted C-Means) algorithm to classify the pixels at each color channel is an improved FCM algorithm added with spatial information, and therefore it removes the meaningless regions like noise. A region-based reclassification based on a similarity between each segmented region of the most inhomogeneous cluster and the other clusters reduces the inhomogeneous clusters more efficiently than pixel- and cluster-based reclassifications. And detecting text candidate regions is performed by genetic algorithm based on energy and variance of the directional edge components, the number, and a size of the segmented regions. The region information-based detection method can singles out semantic text candidate regions more accurately than pixel-based detection method and the detection results will be more useful in recognizing the text regions hereafter. Experiments showed the results of the segmentation and the detection. And it confirmed that the proposed method was superior to the existing methods.
In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
/
v.33B
no.3
/
pp.176-185
/
1996
Transformin the huge size of drawings into a suitable format for CAD system and recognizng the contents of drawings are the major concerans in the automated analysis of engineering drawings. This paper proposes some methods for text/graphics separation, symbol extraction, vectorization and symbol recognition with the object of applying them to electronic cirucit drawings. We use MBR (Minimum bounding rectangle) and size of isolated region on the drawings for separating text and graphic regions. Characteristics parameters such as the number of pixels, the length of circular constant and the degree of round shape are used for extracting loop symbols and geometric structures for non-loop symbols. To recognize symbols, nearest netighbor between FD (foruier descriptor) of extractd symbols and these of classification reference symbols is used. Experimental results show that the proposed method can generate compact vector representation of extracted symbols and perform the scale change and rotation of extracted symbol using symbol vectorization. Also we achieve an efficient searching of circuit drawings.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.11
no.3
/
pp.209-214
/
2010
This paper proposes an algorithm of segmentation and title detection for document image. The automated title detection method that we have developed is composed of two phases, segmentation and title area detection. In the first phase, we extract and segment the document image. To perform this operation, the binary map is segmented by combination of morphological operation and CCA(connected component algorithm). The first phase provides segmented regions that would be detected as title area for the second stage. Candidate title areas are detected using geometric information, then we can extract the title region that is performed by removing non-title regions. After classification step that removes non-text regions, projection is performed to detect a title region. From the fact that usually the largest font is used for the title in the document, horizontal projection is performed within text areas. In this paper, we proposed a method of segmentation and title detection for various forms of document images using geometric features and projection profile analysis. The proposed system is expected to have various applications, such as document title recognition, multimedia data searching, real-time image processing and so on.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.