증강현실은 저렴한 장비의 보급으로 영상의 사용이 다양화 되면서, 실세계의 영상에 추가적인 이미지 및 영상을 출력할 수 있다. 최근 많은 증강현실 기법이 등장해 있으나 아직까지 정확한 문자 인식을 수행하지는 않고 있다. 본 논문에서는 시각적으로 글자로 표시된 마커를 인식하고, 마커의 글자의 색상과 일치하는 색을 찾아낸다. 그리고 그 글자를 인식하여 화면에 나타내 주는데, 본 논문에서는 수평 프로젝션에 의한 자소 패턴 분리 알고리즘을 적용하여 한글 표현의 6형식에 맞도록 자소를 분리하는 방법을 제시한다. 또한 증강 현실을 이용한 자소 패턴 분리를 실험 예제를 통하여 각 단계별로 진행되는 결과를 보여주었고, 실험 결과 검출률이 90% 이상임을 알 수 있었다.
비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.
스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.
본 논문은 이미지에서 효과적인 문자검출을 위해 색상단순화 및 윤곽선에서의 패턴 분석을 통한 문자 검출방법을 제안한다. 윤곽선 기반방법을 사용하는 문자검출 알고리즘은 단순한 배경의 이미지에서는 우수한 성능을 보이지만, 복잡한 배경의 이미지에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안하는 방법은 복잡한 배경에서의 비문자영역을 최소화하기 위해 이미지 단순화 및 패턴분석을 통한 문자 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지에서의 문자영역 부분을 검출하기 위하여 전처리 과정으로 K-means 군집화를 사용하여 이미지의 색상을 단순화하고, 색상 단순화 과정에서의 물체의 경계의 흐릿해짐을 개선하기 위해 고주파통과필터를 통해 물체의 경계를 강화한다. 그 후 모폴로지 기법의 팽창과 침식의 차이를 이용하여 물체의 윤곽선을 검출하고, 획득한 영역의 윤곽선 부분의 정보(높이, 너비 면적)를 구한 후 패턴분석을 통해 조건을 줌으로써 문자 후보영역을 판별하여 문자가 아닌 불필요한 영역(그림, 배경)을 제거한다. 최종 결과로 라벨링을 통해 불필요한 영역이 제거된 결과를 보여준다.
가속도계 신호를 대상으로 패턴 인식을 행하는 연구에서 공통적으로 사용될 수 있는 끝점 검출 방법을 제안한다. 기존의 연구 결과물은 추가적인 단추 등을 부착하여 수동으로 구분하거나, 고성능 고주파 대역 필터 등의 사용으로 알고리즘 상에서 필히 시간 지연이 발생하며 또한 알고리즘 구현상 여러 매개 변수 및 이를 위한 문턱값이 존재하였다. 본 논문에서는 가속도의 일계도 미분의 시퀀스를 입력 벡터로 사용하여, 시계열 데이터 예측과 유사한 형태로 focused Time Lagged Feedforward Network(TLFN)을 설계, 이를 학습시키는 방법을 제안 하였다. 제안한 방법을 글자 궤적에 대해 적용하여 신뢰도 있는 끝점 검출 성능과 실시간 응답 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 영문자의 형태적 특성에 기반한 텍스트 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 높은 데이터 용량을 유지하면서 문서 변환 과정 중 일어날 수 있는 여러 형태의 왜곡에 대해 강인한 검출률을 유지할 수 있도록, 문자의 형태적 특성에 따라 서로 다근 워터마킹 방법을 이용한다. 문자의 개별적인 특징에 따라 라인의 연결 구조의 변화 또는 글자의 경계 픽셀의 특성 차이 및 내부 혼의 넓이 변화를 통해 워터마크 메시지를 삽입하고 검출한다. 실험 결과론 통해 회전 및 확대, 축소 변환과 흐려짐, 노이즈 등의 왜곡에 대해 제안된 방법이 논은 데이터 용량을 유지하면서도 $90\%$ 이상의 높은 검출률을 유지함을 알 수 있었다.
번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 집중호우, 태풍, 허리케인과 같은 자연재해로 인한 낙과된 배 봉지를 자동으로 검출할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 검출 대상인 배 봉지는 글자가 인쇄된 회색 계열로, 수출용 배를 대량으로 생산하는 상주와 나주의 대규모 농원들에서 주로 사용한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상에서 관심영역을 설정하고, 설정한 관심 영역에 대해 유채색 영역을 제거한 후 형태학적 연산을 사용하여 잡음이나 이상 영역을 제거하여 낙과 영역을 검출한다. 이 낙과 영역을 분석하고 계수하여 낙과 피해 규모를 산정한다. 실험영상으로는 2014년 상주와 나주 배농원에서 촬영한 영상을 사용하였다. 제안한 기법은 실험영상에 대해 90% 이상의 검출 성능을 얻었으며, 알고리즘 구성이 간단해서 실시간 하드웨어 적용 및 모바일 디바이스를 활용한 구현도 가능하다.
최근 스마트기기가 발전함에 따라 종이책이 아닌 다양한 전자책뷰어가 등장하고 있다. 애플의 아이패드(iPad), 아마존의 킨들(kindle)과 같은 태블릿, 전자책 또는 스마트폰이 대표적인 예이며 스마트기기의 사용자 증가로 전용 단말기가 아닌 스마트폰 중심의 전자책 시장도 크게 성장하고 있다. 하지만 시니어 또는 스마트기기 사용을 어려워하는 사용자들이 전자책을 사용하는데 어려움을 느끼기 때문에, 전자책은 종이책에 비해 여전히 낮은 이용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정에 따라서 전자책 설정을 자동으로 변경해 주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 표정감지를 위하여 OpenCV 라이브러리를 이용하여 얼굴을 검출하고, Haar-Like 피처 기법으로 사용자의 눈 모양을 검출한다. 눈이 감겨있는 경우와 찌푸린 경우를 감지하여 이에 맞게 글자크기와 화면을 자동으로 설정해 준다.
본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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