전처리의 고속화에 기반한 문자 인식 시스템

Character Recognition System using Fast Preprocessing Method

다량의 문자가 온라인으로 실시간 입력되는 문자인식시스템에서는 영상의 전처리가 매우 신속하게 이루어 져야 한다. 또한 크기가 작거나 잡음을 포함하는 문자 영상에 대한 기하학적 정규화나 세선화 등의 영상 변환은 원영상의 정보 유실이나 왜곡을 유발하므로 최소화되어야 한다. 이에 따라 본 연구는 원영상을 변환하지 않은 상태에서 신속하게 인식에 효과적인 특정을 구하고자 하였다. 이를 위해 인식의 관점에서 의미를 가지는 윤곽화소를 정의하고 다양한 영상의 변화를 수용하는 효과적인 특징을 윤곽화소로부터 구하였다. 필기체 자모음과 자동차 번호판 숫자 인식 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 인식에 보다 효과적이었으며 한번의 영상 주사로 전처리를 완료하므로 소요 시간을 크게 줄일 수 있었다.

A character recognition system, where a large amount of character images arrive continuously in real time, must preprocess character images very quickly. Moreover, information loss due to image trans-formations such as geometric normalization and thinning needs to be minimized especially when character images are small and noisy. Therefore, we suggest a prompt and effective feature extraction method without transforming original images. For this, boundary pixels are defined in terms of the degree in classification, and those boundary pixels are considered selectively in extracting features. The proposed method is tested by a handwritten character recognition and a car plate number recognition. The experiments show that the proposed method is effective in recognition compared to conventional methods. And an overall reduction of execution time is achieved by completing all the required processing by a single image scan.