• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.407-409
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• 2000

본 논문에서는 Web 기반의 원격 교육 환경에서 강사와 학습자 모두에게 도움을 줄 수 있는 판서장면 MPEG Stream Data에서의 온라인 문자 인식 방법에 대하여 연구하였다. 강사가 별도의 프리젠테이션 자료를 만들 필요 없이 직접 판서한 MPEG Stream Data로부터 초당 3 Frame을 Sampling 한 후, 각 Frame에 Laplacian 마스크를 이용한 윤곽선 검출, Frame간 빼기 그리고 세선화 등의 영상처리 기법을 적용하여 문자인식에 필요한 좌표 값과 방향코드 등의 특징을 추출하였다. 좌표 값은 세선화 된 획의 중간 Pixel의 좌표 값이며, 구해진 좌표 값들을 이용하여 8방향 코드와 가상 획 코드를 구한 다음, 이 특징들을 사용해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 학습시키고 한글 문자 인식을 행하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.37 no.5
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• pp.22-32
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• 2022

Optical character recognition is a primary technology required in different fields, including digitizing archival documents, industrial automation, automatic driving, video analytics, medicine, and financial institution, among others. It was created in 1928 using pattern matching, but with the advent of artificial intelligence, it has since evolved into a high-performance character recognition technology. Recently, methods for detecting curved text and characters existing in a complicated background are being studied. Additionally, deep learning models are being developed in a way to recognize texts in various orientations and resolutions, perspective distortion, illumination reflection and partially occluded text, complex font characters, and special characters and artistic text among others. This report reviews the recent deep learning-based text detection and recognition methods and their various applications.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.1
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• pp.19-25
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• 2001

A novel approach for the feature extraction of handwritten characters is proposed by using spatial filtering neural networks with 4 layers. The proposed system first removes rough pixels which are easy to occur in handwritten characters. The system then extracts and removes the boundary information which have no influence on characters recognition. Finally, The system extracts feature information and removes the noises from feature information. The spatial filters adapted in the system correspond to the receptive fields of ganglion cells in retina and simple cells in visual cortex. With PE2 Hangul database, we perform experiments extracting features of handwritten characters recognition. It will be shown that the network can extract feature informations from handwritten characters successfully.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.175-186
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• 2004

We present a hybrid approach of texture-based method and connected component (CC)-based method for text extraction in complex images. Two primary methods, which are mainly utilized in this area, are sequentially merged for compensating for their weak points. An automatically constructed MLP-based texture classifier can increase recall rates for complex images with small amount of user intervention and without explicit feature extraction. CC-based filtering based on the shape information using NMF enhances the precision rate without affecting overall performance. As a result, a combination of texture and CC-based methods leads to not only robust but also efficient text extraction. We also enhance the processing speed by adopting appropriate region marking methods for each input image category.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.5
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• pp.887-894
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• 2006

This paper proposes a new method that detects the intersection points of handwritten Hangul strokes using run-length. The method firstly finds the strokes' width of handwritten Hangul characters using both horizontal and vertical run-lengths, secondly extracts horizontal and vertical strokes of a character utilizing the strokes' width, and finally detects the intersection points of the strokes exploiting horizontal and vertical strokes. The analysis of both the horizontal and the vertical strokes doesn't use the strokes' angles but both the strokes' width and the changes of the run-lengths. The intersection points of the strokes become the candidated parts for phoneme segmentation, which is one of main techniques for off-line handwritten Hangul recognition. The segmented strokes represent the feature for handwritten Hangul recognition.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.697-698
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• 2021

본 논문에서는 시각 장애우의 식품 안전성 증진을 위해 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR) 및 실시간 객체 인식 (you only look once, YOLO) 알고리즘에 기반한 식품의 유통기한 자동 알림 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 스마트폰 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한으로 예측되는 이미지 영역을 검출하고, 2) 검출된 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 데이터를 추출하며, 3) 최종 추출된 유통기한 데이터를 음성으로 변환하여 시각 장애우에게 전달한다. 개발된 시스템은 유통기한 정보를 추출해서 사용자에게 전달하기까지 평균 약 7초 이내의 빠른 응답 속도를 보였으며, 62.8%의 객체 인식 정확도와 93.6%의 문자 인식 정확도를 보였다. 이러한 결과들은 제안하는 시스템을 시각 장애우들이 실용적으로 활용할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

최근에는 대부분의 우편물 봉투가 창이나 색깔을 포함하고 있다. 본 논문에서는 창이 있는 봉투와 색깔이 있는 우편 봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 이치화전 에지 검출을 이용하여 문자열 추출 후 검출된 블록에 대해 적응 이치화를 적용함으로써 이치화 후 우편 번호를 검출할 때보다 우편 봉투의 숫자 패턴이 밝기 및 주변 환경에 의한 영향을 적게 받는다는 점에서 더 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.786-791
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• 2002

오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너를 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 식별자로 컨테이너를 자동 인식하고 그 결과를 항만 물류처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 항만 물류처리 자동화 시스템을 사용하기 위하여 컨테이너의 인식 처리를 자동화하는데 그 방안으로 컨테이너의 RGB를 이용하여 바탕색과 문자색을 검출하고 바탕색과 문자색의 차를 이용해 가장 큰 차이를 보이는 RGB 값 중 하나로 영상을 이진화 하였다. 컨테이너의 식별자를 인식하기 위해서 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.