• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.154-159
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• 1998

최근의 전자도서관에서 문서영상 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 원하는 정보의 원문을 그대로 서비스하고 있는데, 주로 200 dpi 문서영상에 대해 TIFF 영상포맷에서의 ITU-T T.6 압축방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는, 문서영상 데이터베이스의 확장성, 지속성, 효율성 등을 고려하여, 문서 영상의 스캐닝 해상도의 600 dpi가 적당하며, 압축방법은 JBIG이 타당함을 제시하였다. 아울러, 모니터 및 프린터 기반 서비스의 특성을 분석하여 서비스 해상도를 차별화하는 방법인 단계별 서비스 방안을 제시함으로써 JBIG의 단점인 과다한 복구시간 문제를 해결하였다. 대표적인 문서영상들에 대한 실험을 통해, JBIG의 높은 압축율 및 제시된 단계별 서비스 방안의 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.71-74
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• 2012

본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.3
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• pp.209-214
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• 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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.377-384
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• 2009

A new algorithm in order to classify various contents in the image documents, such as text, figure, graph, table, etc. is proposed in this paper by classifying contents using texture-based PCA, and by segmenting document images using local entropy-based histogram. Local entropy and histogram made the binarization of image document not only robust to various transformation and noise, but also easy and less time-consuming. And texture-based PCA algorithm for each segmented region was taken notice of each content in the image documents having different texture information. Through this, it was not necessary to establish any pre-defined structural information, and advantages were found from the fact of fast and efficient classification. The result demonstrated that the proposed method had shown better performances of segmentation and classification for various images, and is also found superior to previous methods by its efficiency.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.189-193
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• 2007

필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.482-484
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• 1999

본 논문에서는 매개변수 없이 입력 문서 영상을 최대 동질 영역들로 분할한 다음, 각 동질 영역을 텍스트, 그림, 표 그리고 선으로 자동 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 다단계 분석과 하향식 접근 방법을 사용하기 위하여 문서 영상을 피라미드 구조로 계층화하였으며, 어떤 영역을 분할할 지의 여부를 결정하기 위하여 그 영역의 주기성을 이용하여 판단하였다. 이러한 주기성 정보를 이용함으로써, 어떠한 매개변수 없이도 활자체 크기와 행간에 무관하게 텍스트 영역을 정확히 분석할 수 있었으며, 피라미드 구조를 만드는데 걸리는 시간이 질감 분석 접근방법보다 빠른 방법으로 설계되었다. Washington 대학의 문서 영상 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 정확하게 문서 영상을 분할 및 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.1 no.1
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• pp.37-44
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• 1998

While the SGML(standard generalized markup language) tend to be used in multimedia document management systems, still binary document images are widely used in servicing the information of printed documents at digital libraries. But the printed documents are scanned in 200 dpi resolution and the scanned binary document images are compressed by the ITU-T T.6 method, so they have difficulties in representing them in good quality and compressing them very efficiently. In this paper, by considering quality of the binary document images and expandability and effectiveness of database of them, we show that the suitable scanning resolution of them is 600 dpi and the best compression method is the JBIG. A staged service strategy of them is also suggested to solve the difficulty caused from long decompression time of the JBIG by analyzing characteristics of retrieving the binary document images in monitor and printer. In experiments for several typical binary document images, high compression rate of the JBIG and effectiveness of the staged service strategy are verified.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.175-177
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• 2000

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구조분석의 정확성과 처리속도의 향상을 위하여 텍스트 영역의 계층적인 트리를 파싱하여 논리적인 계층 구조를 추출한다. 또한 본 논문은 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문 영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재사용성과 호환성을 높인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.524-536
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• 2001

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.