• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.80-87
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• 2004

In this paper we proposed the novel feature extraction method that is able to extract the individual characters from the license plate area of the car image more precisely by using the RGB color information and the fuzzy binarization newly proposed. The proposed method, first, extracts from the original image the areas that the pixels with the colors around the green are concentrated on as the candidate areas of the license plate, and selects the area with the most intensive distribution of pixels with the white color among the candidate areas as the license plate area. Second the noises of the license plate area should be removed by using 34{\times}$3 Sobel masking, and the fuzzy binarization method are proposed and applied to the license plate area to generate the binarized image of the license plate area. Lastly, the application of the contour tracking algorithm to the binarized area extracts the individual characters from the license plate area. The experiment on a variety of the real car images showed that the proposed method generates the higher rate of success for character extraction than the previous methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1515-1524
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• 2008

This paper proposes a method that detects a license plate in complex background using a multiple-color model and character layout information. A layout of a green license plate is different from that of a white license plate. So, this study used a strategy that firstly assumes the plate color and then utilizes its layout information. At first, it extracts green areas from an input image using a multiple-color model which combined HIS and YIQ color models with RGB color model. If green areas are detected, it searches the character layout of the green plate by analyzing the connected components in each areas. If not detected, it searches the character layout of the white plate in all area. Finally, it extracts a license plate by grouping the connected components which corresponds to characters. Experimental result shows that 98.1% of 419 input images are correctly detected. It also shows that the proposed method is robust against illumination, shadow, and weather condition.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.751-753
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• 2004

PDA에서 사용하는 대부분의 CPU는 실수 연산 구성요소(float computation component)가 없는 정수(integer) CPU를 사용한다. 인공 신경망(neural network)과 같은 실수 연산이 많은 알고리즘은 PDA에서 많은 수행시간을 가진다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위해 무선 랜(LAN)으로 연결된 Client(PDA)/Server(PC) 구조를 이용한 효과적인 문자 추출 시스템을 제안한다. Client(PDA)는 대략적인 문자 추출 결과를 JPEG으로 압축하여 전송속도를 최소화한다. Server(PC)는 Client(PDA)의 결과를 바탕으로 정밀한 문자 영역 추출을 위해, 텍스춰 분류 방법과 연결 성분 분석 방법을 이용한다. 실험에서 제안한 방법은 속도뿐만 아니라 문자 추출에서도 효과적이었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.559-561
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• 2000

본 논문은 문자 인식의 기법을 이용하여 임의 영상에서 우리의 일상 생활에서 접하는 일반적인 달력을 포함하는 영상만을 검출하기 위한 영상 인식에 관한 연구이다. 달력이라는 영상내의 객체를 인식하기 위한 과정은 다음과 같이 요약된다. 우선 1~31까지의 숫자, 월요일(MON)과 같이 한글과 영문으로 된 요일, 월, 년과 같이 달력에 존재하는 아주 기본적인 문자에 대한 참조 패턴을 형성한다. 입력된 영상에서는 문자 영역 검출 단계, 문자의 특징 추출 단계를 거쳐 영상의 문자 추출이 이루어지고, 달력을 검출하기 위한 참조패턴과 입력 패턴의 비교를 수행하는 인식 단계를 거쳐, 영상 내의 달력 유무를 판단한다. 특히 불규칙적인 배열을 이루는 문자영역을 추출하기 위하여, 본 논문에서는 Hough Transform을 이용하여 기존의 규칙적 문자 인식의 문자 검출 방법의 한계점을 해결하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.131-136
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• 2007

This paper proposes a new approach to eliminate the reflectance component for the detection of text in color images. Color images, printed by color printing technology, normally have an illumination component as well as a reflectance component. It is well known that a reflectance component usually obstructs the task of detecting and recognizing objects like texts in the scene, since it blurs out an overall image. We have developed an approach that efficiently removes reflectance components while preserving illumination components. We decided whether an input image hits Normal or Polarized for determining the light environment, using the histogram which consisted of a red component. We were able to go ahead through the ability to extract by reducing the blur phenomenon of text by light because reflection component by an illumination change and removed it and extracted text. The experimental results have shown a superior performance even when an image has a complex background. Text detection and recognition performance is influenced by changing the illumination condition. Our method is robust to the images with different illumination conditions.

• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.3
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• pp.1718-1723
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• 2014

We proposes the method to detect the Hangul and English character region from natural image using structural feature of Hangul and English Characters. First, we extract edge features from natural image, Next, if features are not corresponding to the heuristic rule of character features, extracted features filtered out and select candidates of character region. Next, candidates of Hangul character region are merged into one Hangul character using Hangul character merging algorithm. Finally, we detect the final character region by Hangul character class decision algorithm. English character region detected by edge features of English characters. Experimental result, proposed method could detect a character region effectively in images that contains a complex background and various environments. As a result of the performance evaluation, A proposed method showed advanced results about detection of Hangul and English characters region from natural image.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.147-152
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• 2003

출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.418-420
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• 2001

본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.123-126
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• 2001

영상내의 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하므로, 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 인덱싱기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문은 mean shift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 문자 영역 추출 방법을 제안한다. 다양한 크기와 모양의 문자에 적응성을 가지는 필터를 만들기 위해 신경망을 이용한다. 문자 영역의 위치와 크기는 문자 확률 영상상에서 mean shift 알고리즘을 이용하여, 국소 탐색만으로 별도의 후처리 과정 없이 기존의 문자 추출 방법보다 우수한 성능을 보인다.