• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.26 no.3
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• pp.85-94
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• 1989

This paper proposes a method to recognize vowels and consonants in a handwritten Hangul text, in which the sizes of chracters and the spaces between characters are not uniform. In this method, all characters in the thinned image of a handwritten Hangul text are transformed into strokes, and the attributes which represent the relations between strokes are extracted from these strokes, and the attributes which represent the relations between strokes are extracted from these strokes. The vowels and consonants are recognized by applying attributed grammars to the strokes and attributes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.493-495
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• 2001

본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.121-123
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• 2004

차량 번호판 인식 시스템은 무인 카메라 등의 영상 장치로부터 입력된 차량 이미지로부터, 차량 번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량 번호판 인식 시스템의 응용 시스템 중 과속 차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 시스템을 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 신중한 분류기(Cautious Classifier)를 이용 인식 시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조절하는 방법을 사용 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상 시켰다. 실제 번호판 인식 실험 결과 우리가 제안한 가중치 부여 방식이 차량 번호판 인식 문제에 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.5
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• pp.3-8
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• 2023

The Fourth Industrial Revolution is bringing about great changes in many industrial fields, and among them, active research is being conducted on convergence technology using artificial intelligence. Among them, the demand is increasing day by day in the field of object recognition using artificial intelligence and digital transformation using recognition results. In this paper, we proposed an optimal learning model construction method to accurately recognize letters, symbols, and lines in images and save the recognition results as files in a standardized format so that they can be used in simulations. In order to recognize letters, symbols, and lines in images, the characteristics of each recognition target were analyzed and the optimal recognition technique was selected. Next, a method to build an optimal learning model was proposed to improve the recognition rate for each recognition target. The recognition results were confirmed by setting different order and weights for character, symbol, and line recognition, and a plan for recognition post-processing was also prepared. The final recognition results were saved in a standardized format that can be used for various processing such as simulation. The excellent performance of building the optimal learning model proposed in this paper was confirmed through experiments.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.6
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• pp.1379-1389
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• 1996

Hangul character always consists of consonants-vowel-consonants in order. Using this point, this paper proposes an approach to design a model for spotting each letter in Hangul, and then recognize characters based on the spotting results. The network model consist of a set of HMMs. The letter search is carried out by Viterbi algorithm, while character recognition is performed by searching the lattice of letter hypotheses. Experimental results show that, in spite of simple architecture of recognition, the performance is quite high reaching 87.47% for discrete regular characters. In particular the approach shows highly plausible segmentation of letters in characters.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.170-175
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• 2009

본 논문은 한국어 관용구 인식 알고리즘에 대하여 논의한다. 다음(daum) 전자 사전에는 관용구의 의미를, "두 개 이상의 단어로 이루어져 있으면서, 그 단어들의 의미만으로는 전체 의미를 알 수 없는, 특수한 의미를 나타내는 어구" 라고 설명되어 있다. 한국어 관용구의 길이는 2글자 ~ 4글자인 경우가 많으며 그 이상인 경우도 있다. 대부분의 관용구는 일반 사전에 동사와 명사를 기준으로 분류되어 있으며, 품사 표시나 구절 표시 없이 어절의 문자열 형태로만 표현되어 나타난다. 본 논문에서는 전자 사전에 품사 표시나 구절 표시 없이 어절 문자열 형태로 저장되어 있는 한국어 관용구를 입력 문장에서 인식하는 관용구 인식 알고리즘에 대하여 논의한다. 그리고 연어 인식과 명사의 의미 속성 처리에 대하여서도 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.161-162
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• 2016

비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH 는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH 를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.588-591
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• 2003

본 논문에서는 한글의 구조적인 특징을 이용하여 이를 효과적으로 인식할 수 있는 신경망을 설계해보았고, 이를 이용하여 주민등록증에 있는 이름을 인식하는 시스템을 구성해 보았다. 본 시스템은 한글의 6형식에 따른 구조적인 특징을 효과적으로 구분하기 위해 형식을 구분하는 신경망을 먼저 구성하여 형식별로 분류한 뒤, 형식에 따라 자모음을 분리하여 각 형식에 따라 구성된 2차 신경망으로 입력을 하여 인식하는 구조로 설계되었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른 것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 국부 평균을 적용함으로써 잡음에 효과적으로 대응하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1％의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.219-226
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• 2016

In our general life, what we recognize information with our human eyes and use it is diverse and massive. But even the current technologies improved by artificial intelligence are exorbitantly deficient comparing to human visual processing ability. Nevertheless, many researchers are trying to get information in everyday life, especially concentrate effort on recognizing information consisted of text. In the fields of recognizing text, to extract the text from the general document is used in some information processing fields, but to extract and recognize the text from real image is deficient too much yet. It is because the real images have many properties like color, size, orientation and something in common. In this paper, we applies an adaptive edge enhanced MSER(Maximally Stable Extremal Regions) to extract the text area in those diverse environments and the scene text, and show that the proposed method is a comparatively nice method with experiments.