• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.750-753
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• 2003

본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.338-340
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.885-892
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• 2013

본 논문에서는 3차원의 입체영상으로부터 질감과 깊이 특징을 활용하여 영상 내에 존재하는 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 문자 분할 방법은 크게 후보 문자영역 추출 단계, 문자영역 지역화 단계, 문자와 배경영역 분리 단계, 그리고 후보 문자영역 검증 단계의 네 가지 단계로 구성된다. 후보 문자영역 추출 단계에서는 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 문자영역 지역화 단계에서는 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그리고 문자와 배경 분리 단계에서는 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 후보 문자영역 검증 단계에서는 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.73-78
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• 2006

기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상으로부터 컬러 영역 분할이나 프레임 차 방법을 이용하였다. 이들 방법은 휴리스틱에 많이 의존하므로 추출하려는 문자의 사전 정보를 가지고 있어야한다는 점과 구현에 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 휴리스틱한 부분을 줄이고 알고리즘을 단순화한 방법을 제안하고자 한다 문자의 지형학적 특징점을 추출하고 이 점들을 MST(Minimum Spanning Tree)를 형성하여 문자의 후보 영역을 추출한다. 문자 영역을 후보 영역의 검증을 통하여 추출한다. 실험 결과 문자의 후보 영역 추출율은 100%이었으며 최종 문자 영역 추출율은 98.2%이었다. 또한 복잡한 영상에서 존재하는 문자 영역도 잘 추출됨을 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.229-230
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• 2013

본 논문에서는 입체영상을 분석하여 3차원의 영상 내에 나타나는 문자 영역을 효과적으로 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그런 다음, 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.410-413
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• 2002

본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.111-115
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• 2001

컨테이너 영상의 문자를 인식하는데 있어 정규화 되어 있지 않은 컨테이너 영상의 문자영역을 추출한다는 것은 어렵다. 색깔. 위치, 글자 크기 등이 정해져 있지 않기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 형태학적인 특성이 아니라 명암도를 조사하여 문자가 분포할 가능성이 있는 후보 영역을 찾고 Canny 에지 추출 기법과 에지 추적 기법으로서 문자가 있는 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 문자 영역에서 히스토그램 방법을 이용하여 개별 문자를 추출하고 ART 알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험 결과에서는 여러 영상에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.67-70
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• 1998

본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-174
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• 2012

문자 영역의 추출은 명함 등 문서의 정형화된 문자 인식, 비전 기반 감시 시스템에서의 간판, 부호 등의 자연영상에서의 문자 인식 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 우리가 관심을 갖는 문자는 간판이나 이름표 등 다른 이에게 정보를 전달해주는 기능을 하는 것으로 그 전배경의 구분이 명확하다. 이러한 특징은 히스토그램의 변화와 관련이 되어 있으며 본 논문에서는 그 변화를 분석함으로써 문자 영역 추출 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.825-828
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• 2004

본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.