• 제목/요약/키워드: 문자특징 추출

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DCT와 LVQ를 이용한 차량번호판 인식 시스템 (Vehicle License Plate Recognition System using DCT and LVQ)

  • 한수환
    • 지능정보연구
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    • 제8권1호
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    • pp.15-25
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    • 2002
  • 본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

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코스트 최소화법에 의한 문자영역의 추출 (On Character Region Extraction by Cost Minimization Method)

  • 김석태
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.348-358
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    • 1996
  • 범용성을 지닌 문자 영역의 추출을 위해서는 대상화상에 의존하지 않는 정보를 활용 할 필요가 있다. 본 논문에서는 문장영역의 추출문제를 코스트 최소화 개념으로 접근 하여, 문자의 일반적 특징들을 종합적으로 고려하는 결과를 얻을 수 있는 범용성을 띤 영역추출방법을 제안한다. 구체적으로는, 문자의 형상과 배치에 관한 규칙성을 구하고자 하는 해에 대한 조건으로 설정, 그조건을 충족시키는 해가 최소값을 갖는 코스트 함수로 도입하고, 이 함수를 Simulated Annealing법에 의해 최소화하여 영역추출을 한다. 본 방법은 코스트 함수를 정의한다는 점에서 다른 방법과 확연한 차별성을 갖는다. 본 코스 트 함수를 이용한 영역 추출실험 결과, 실험가설에 부합되는 결론을 얻어 제안방법의 유효 성이 확증되었다.

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필기체 한글 문자 인식을 위한 획 추출에 관한 연구 (A Study on Stroke Extraction for Handwritten Korean Character Recognition)

  • 최영규;이상범
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권3호
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    • pp.375-382
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    • 2002
  • 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.

영상처리기술을 이용한 핵 연료봉 문자 자동인식시스템 개발 (Development of Automatic Nuclear Fuel Rod Character Recognition System Based on Image Processing Technique)

  • Woong Ki Kim;Yong Bum Lee;Jong Min Lee;Sung IL Chien
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제25권3호
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    • pp.424-429
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    • 1993
  • 핵연료 소결체가 장전되는 핵연료봉의 끝부분에는 각각의 핵연료봉을 구분해주는 고유의 문자가 인쇄되어 있다. 핵연료 집합체 제조 과정에서 각각의 핵연료봉은 고유 문자에 의해 구분되어 체계적으로 관리되고 있으며 아울러 핵연료 연소 이상상태 감시 및 사용후 핵연료 검사 분야에서 핵연료봉 제조과정 추적에 이용되고 있다. 핵연료봉 문자 자동인식은 핵연료 집합체 제조과정의 자동화를 위한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 핵연료봉 문자인식 시스템을 개발하여, 핵 연료봉단에 기록된 각 문자로 부터 추출한 메쉬 특징값을 데이타베이스에 저장된 특정 문자의 특징값과 비교하여 자동으로 문자인식을 수행하도록 하였다. 실험 결과, 95.83 퍼센트의 양호한 인식률을 기록하였다.

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우편물의 접수과정에서 수취인의 주소, 성명 및 우편번호 인식 (Character Recognition of the Receiver's Address, Name and Postal Code in Postal Reception Process)

  • 김성원;김형원;양윤모
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.335-337
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    • 2000
  • 본 연구에서는 문자 인식의 응용으로서 인쇄된 우편봉투의 주소를 인식한다. 스캐너로 입력된 우편봉투 영상으로부터 주소영역과 우편번호 영역을 분리한다. 분리된 각각의 영역에서 문자를 추출하고, 전처리로써 정규화, 특징추출 단계를 거쳐 우편번호와 주소를 각각 인식하였다. 이때, 우편번호 인식에 의하여 알 수 있는 주소와 실제로 인식한 주소의 신뢰도를 계산하여, 주소 인식 결과를 보정하는 과정을 거쳐 우편봉투의 인식을 실행하였다.

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개선된 신경망과 사진 인증을 이용한 여권 인식 (Recognition of Passports using Enhanced Neural Networks and Photo Authentication)

  • 김광백;박현정
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.983-989
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    • 2006
  • 현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

MPEG Stream Data에서의 온라인 문자인식 (On-line Character Recognition from MPEG Stream Data)

  • 이진숙;장춘서
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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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.

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문자열을 포함하는 자연 영상에서의 효과적인 문자 추출 기법 (Efficient Character Segmentation Technique in the Natuaral Images Containing Character Sequences)

  • 김종호;박상현;강의성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.907-910
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    • 2011
  • 제철소에서 생산된 철판의 물류 자동화 시스템을 구축하는데 있어 각 철판에 기록된 정보를 정확하게 파악하여 효과적인 적재 및 운반 시스템을 갖추는 것이 관건이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생산 및 운반 정보가 기록된 철판 영상을 분석하여 자동화 시스템을 구축하기 위한 문자 추출 기법을 제안한다. 철판 영상은 가로 방향으로 철판의 정보를 나타내는 문자열을 포함하고 있고, 이러한 문자열이 세로 방향으로 배치되어 있기 때문에 각 문자를 분리하기 위해서는 2차원 기법을 적용하도록 한다. 영상을 획득하는 환경에 따라 문자 분리 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 국부 특징을 반영한 효율적인 이진화 기법을 제안하고, 잡음 등에 민감한 특성을 제거하기 위하여 CCA(Connected Component Analysis)를 이용한 문자 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 이렇게 분석된 영상에 대해 2차원 투영 기법을 적용하여 철판에 기록된 각 문자를 정확하게 분리하도록 한다. 제안된 문자 추출 기법은 높은 성능을 나타내면서도 저 복잡도를 가지도록 설계하여 제한된 자원을 이용하는 기기에 효과적으로 응용될 수 있다.

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색 분산 특징을 이용한 텍스트 추출에서의 손실된 분산 복원 (Variance Recovery in Text Detection using Color Variance Feature)

  • 최영우;조은숙
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.73-82
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    • 2009
  • 본 논문은 자연이미지에 포함된 텍스트 영역을 찾기 위한 방법으로서 기존에 제안한 색 분산 특징을 이용한 방법에서 분산이 제대로 추출되지 않는 문자 획들에 대한 복원 방법을 제안한다. 이전의 색 분산 특징을 이용한 추출방법에서는 고정된 크기의 수평 및 수직 분간 추출 윈도우를 사용함으로서 문자 획이 두껍거나 긴 경우에는 색 분산이 제대로 추출되지 않는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 미 추출된 색 분산을 연결요소 외곽사각형의 기하학적인 정보와 경험적인(Heuristic) 지식을 함께 이용하여 복원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 디지털 카메라와 휴대폰 카메라를 이용해서 취득한 문서 유형의 이미지와 간판, 거리 표지판 등의 자연이미지를 사용하여 테스트 하였으며, 특히 큰 글자를 포함하는 자연이미지에 대해서도 텍스트 추출의 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

공간 필터링 신경회로망에의한 지도에서의 한글 문자 정보의 추출 (Extraction of Korean Information from Maps by Spatial Filtering Neural Network)

  • 이우범;정지욱;황하정;김욱현
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.223-235
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    • 1998
  • 도면 중에 내재한 지리정보를 이해해서 공간 자료에 대한 사용자의 질의에 응답할 수 있는 지능형 시스템의 설계는 화상처리 연구의 중요한 응용분야이다. 특히, 지도도면에는 도로, 강, 지역경계, 문자, 심벌 등의 지리정보가 존재하며, 이 개체와 개체 사이의 관계를 포함하는 데이터베이스의 구축은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지도도면으로부터 문자정보의 추출과 인식을 위해서 시신경계의 특징추출 이론을 적용한 공간 필터링 신경회로망을 제안한다. 본 시스템을 국립지리원 발행의 1/5,000지도에 적용하여 그 유효성을 보인다.

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