• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.2
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• pp.152-157
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• 2010

The development of computer and internet has introduced various types of media - such as, image, audio, video, and voice - to the traditional text-based information. However, most of the information retrieval systems are based only on text, which results in the absence of ability to use available information. By utilizing the available media, one can improve the performance of search system, which is commonly called content-based retrieval and content-based image retrieval system specifically tries to incorporate the analysis of images into search systems. In this paper, a content-based image retrieval system using HSI color space, ART2 algorithm, and SOM algorithm is introduced. First, images are analyzed in the HSI color space to generate several sets of features describing the images and an SOM algorithm is used to provide candidates of training features to a user. The features that are selected by a user are fed to the training part of a search system, which uses an ART2 algorithm. The proposed system can handle the case in which an image belongs to several groups and showed better performance than other systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1047-1050
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• 2000

형식문서는 현재 정보의 체계화된 표현 및 저장 수단으로서 널리 사용되어 왔다. 최근 이러한 형식문서들을 데이터베이스화해주는 시스템들이 보급되고 있다. 그러나 대부분 외국의 시스템을 기반으로 작성되어 한글, 영어, 숫자, 한자등 다양한 필기 문자들이 사용되는 국내 환경의 특수성을 적절히 반영하지 못하고 있다. 그 결과, 대부분의 경우 아직도 사람이 직접 자료를 입력해야만 한다. 본 논문에서는 이러한 국내 실정에 맞게 다양한 언어의 필기 문자 인식기를 결합하여 형식 문서의 정보를 자동으로 데이터베이스에 입력해 주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상을 인식한 뒤 그 결과를 검증하는 방법을 통하여 정보의 입력을 보다 효율적으로 수행할 수 있을 뿐 아니라, 전체 작업을 단계별로 분할하여 병렬적으로 수행할 수 있게 함으로써 처리율을 향상시킬 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.133-137
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• 2001

본 논문에서는 해프톤 영상의 칼라 분포 특성을 이용하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 분류하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 스캐닝한 RGB 해프톤 영상을 HSV 칼라 모델로 변환한 후, Hue에 대한 히스토그램에서 해프톤 영상이 갖는 고유한 칼라분포 특성을 분석하였다. 일반적으로 해프톤 영상에서는 인쇄시 사용된 칼라들로 인해 특정 Hue 값을 갖는 픽셀의 빈도가 비해프톤 영상과 달리 피크(peak) 형태로 높게 나타나는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 구분할 수 있는 분류 방법을 개발하였으며, 실험을 통해 그 타당성을 검토하였다. 제안한 방법은 내용기반 검색시스템에서의 영상분류과정과 문서영상분할 분야 등에서 활용할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.492-501
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• 2009

Information on movement of objects in videos can be used as an important part in categorizing and separating the contents of a scene. This paper is proposing a shape-based movement-matching algorithm to effectively find the movement of an object in video streams. Information on object movement is extracted from the object boundaries from the input video frames becoming expressed in continuous 2D shape information while individual 2D shape information is converted into a lD shape feature using the shape descriptor. Object movement in video can be found as simply as searching for a word in a text without a separate movement segmentation process using the sequence of the shape descriptor listed according to order. The performance comparison results with the MPEG-7 shape variation descriptor showed that the proposed method can effectively express the movement information of the object and can be applied to movement search and analysis applications.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1323-1331
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• 2017

Despite the fact that the copyright has grown into a large-scale business, there are many constant problems especially in image copyright. In this study, we propose an automatic object extraction and classification system for the scanned educational book image by combining document image processing and intelligent information technology like deep learning. First, the proposed technology removes noise component and then performs a visual attention assessment-based region separation. Then we carry out grouping operation based on extracted block areas and categorize each block as a picture or a character area. Finally, the caption area is extracted by searching around the classified picture area. As a result of the performance evaluation, it can be seen an average accuracy of 83% in the extraction of the image and caption area. For only image region detection, up-to 97% of accuracy is verified.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.306-310
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• 2002

In this paper, we realized a system that converts the Korean alphabet (Hangul) images, which are in any domain that is formed by the finger movement on the Hangul document, to the editable characters and then outputs them to the word editor. The domain of hand is separated from the sphere of document in the pre-process step of image. The centroid point of hand is drawn by the maximum circular movement method. After the system recognizes the hand with the circular pattern vector algorithm, finds out the position of finger by the distance spectrum and then draws out the sphere of selected character image by the finger movement to divide the characters into character units by applying the histogram between the Hangul characters. We standardized the characters of various sizes. We used the circular pattern vector algorithm that grafts on the fuzzy inference to divert the character images of the domain, which user wants, to the editable characters by comparing the characteristic vectors between the standard pattern character and the inputted character and by recognizing the character.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.6
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• pp.453-460
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• 2007

In this paper, we present a method to extract the text lines in poorly structured documents. The text lines may have different orientations, considerably curved shapes, and there are possibly a few wide inter-word gaps in a text line. Those text lines can be found in posters, blocks of addresses, artistic documents. Our method based on the traditional perceptual grouping but we develop novel solutions to overcome the problems of insufficient seed points and vaned orientations un a single line. In this paper, we assume that text lines contained tone connected components, in which each connected components is a set of black pixels within a letter, or some touched letters. In our scheme, the connected components closer than an iteratively incremented threshold will make together a chain. Elongate chains are identified as the seed chains of lines. Then the seed chains are extended to the left and the right regarding the local orientations. The local orientations will be reevaluated at each side of the chains when it is extended. By this process, all text lines are finally constructed. The proposed method is good for extraction of the considerably curved text lines from logos and slogans in our experiment; 98% and 94% for the straight-line extraction and the curved-line extraction, respectively.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.425-428
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• 2001

본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.10
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• pp.120-129
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• 1996

This paper presents an efficient block segmentation and classification using the edge information of the document image. We extract four prominent features form the edge gradient and orientaton, all of which, and thereby the block clssifications, are insensitive to the background noise and the brightness variation of of the image. Using these four features, we can efficiently classify a document image into the seven categrories of blocks of small-size letters, large-size letters, tables, equations, flow-charts, graphs, and photographs, the first five of which are text blocks which are character-recognizable, and the last two are non-character blocks. By introducing the clumn interval and text line intervals of the document in the determination of th erun length of CRLA (constrained run length algorithm), we can obtain an efficient block segmentation with reduced memory size. The simulation results show that the proposed algorithm can rigidly segment and classify the blocks of the documents into the above mentioned seven categories and classification performance is high enough for all the categories except for the graphs with too much variations.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.295-298
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• 2001

본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.