• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.139-142
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• 2006

본 연구는 장면 이미지로부터 텍스트에 존재하는 문자-에지 특징을 이용하여 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 캐니(Canny)에지 연산자를 이용하여 장면 이미지로부터 에지를 추출하고, 추출된 에지로부터 16종류의 에지-맵 생성한다. 생성된 에지 맵을 재구성하여 문자 특징을 갖는 8종류의 문자-에지 맵을 만단다. 텍스트는 배경과 잘 분리되는 특징이 있으므로 텍스트에 존재하는 '문자-에지 맵'의 특징을 이용하여 텍스트를 추출한다. 텍스트 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 분포와 텍스트에 존재하는 글자간의 공백 특징으로 한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 장면 이미지를 실험대상으로 하였고, 텍스트는 적어도 2글자 이상으로 구성된다는 제한조건과 너무 크거나 작은 텍스트는 텍스트 추출에서 제외하였다. 실험결과 텍스트 영역 추출률은 약 83%를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.59-67
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• 2002

본 논문에서는 입력의 자동화 및 교육을 위한 문자 익히기 시스템을 위하여 자소의 특징 추출과 유사도 함수를 정의하여 한글에 대한 미적평가를 수행하였다. 이를 위해 한글 문자의 자소에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의 한 후 표준 문자와 입력 문자가 얼마나 유사한지를 평가하는 방법을 제안하였다. 표준 문자와 입력 문자의 획에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의하였으며, 다양한 입력 문자 패턴에 대해 표준 문자 패턴과 얼마나 유사한지를 실험한 결과 예상한 값과 유사하게 일치하는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 또한 일반 사람들의 미적 평가 결과와 제안한 방법의 실험 결과가 유사하게 일치한다는 결과도 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3530-3538
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• 1999

필기체 오프라인 문자 인식을 위한 특징 추출의 새로군 접근 방법으로, 인간의 시각 신경계의 반응모델에 근거한 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 평활화 처리, 외곽선 제거, 특징 정보 추출의 3가지 단계로 나누어진다. 필기체 문자에서 발생하기 쉬운 매끄럽지 못한 화소들을 전처리 단계인 평활화 처리를 통해 제거한다. 다음 단계로 인식에 영향을 주지 않는 외곽선 정보를 추출하여 이를 제거한다. 그리고 마지막으로 문자 특징에 해당하는 정보를 추출한다. 제안된 특징 추출 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 필기체 오프라인 문자인 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 시각 신경계 반응모델에 근거한 필기체 문자의 특징을 추출하는 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권3호
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• pp.19-25
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• 2009

본 논문에서는 구 좌표계를 이용하여 위치에 대한 불변 특징을 획득할 수 있는 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 획득한 문자 특징 정보를 이용하여 해당 문자를 영상 중심으로 이동시켜 인식이 가능하도록 하는 시스템을 제안하고자 하였다. 또한 영상 중심에 이동시키는 방법으로 좌표 평균값에 의한 중심 이동법을 사용하여 인식에 필요한 시스템을 구현하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 평균 78.14% 이상의 결과를 얻었다. 본 논문에서는 문자 인식을 위하여 구 좌표계를 이용한 문자 특징 추출 방법을 제시하였으며, 무게 중심법을 이용하여 문자를 중앙에 처리한 상태에서 이질도를 알아봄으로서 인식 가능한 형태의 문자 형태를 얻을 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권1호
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• pp.19-25
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• 2001

공간 필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자 인식의 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 먼저, 불규칙한 화소를 제거하는 전처리를 수행한다. 그 후, 윤곽선 검출 및 제거를 통해 외곽선 정보들을 소거한다. 그리고 문자의 특징에 해당하는 정보를 추출한 후 잡음을 제거한다. 제안된 시스템은 시각영역에서 나타나는 여러 가지 세포들의 수용 영역에 대응하는 공간 필터를 활용한 것이다. 제안된 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 공간필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자의 특징 추출 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1167-1174
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• 2006

자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.40-43
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• 2009

최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• 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.