• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.10
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• pp.1271-1279
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• 2020

Text region detection is a technology that detects text area in handwriting or printed documents. The detected text areas are digitized through a recognition step, which is used in various fields depending on the purpose of use. However, the detection result of the small text unit is not suitable for the industrial field. In addition, the border of tables in the document that it causes miss-detected results, which has an adverse effect on the recognition step. To solve the issues, we propose a method for detecting text region using the border information of the table. In order to utilize the border information of the table, the proposed method adjusts the flow of two decoders. Experimentally, we show improved performance using the table border pseudo label based on weak supervised learning.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.361-363
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• 2016

현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.61-71
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• 2011

In this paper, we proposed the method for detecting text region on image using DCT-coefficient and transition-map analysis. The detecting rate of traditional method for detecting text region using DCT-coefficient analysis is high, but false positive detecting rate also is high and the method using transition-map often reject true text region in step of verification because of sticky threshold. To overcome these problems, we generated PTRmap(Promising Text Region map) through DCT-coefficient analysis and applied PTRmap to method for detecting text region using transition map. As the result, the false positive detecting rate decreased as compared with the method using DCT-coefficient analysis, and the detecting rate increased as compared with the method using transition map.

• 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 Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.2
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• pp.872-877
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• 2012

We proposes the method to detect the Hangul character region from natural image using topological structural feature of Hangul grapheme. First, we transform a natural image to a gray-scale image. Second, feature extraction performed with edge and connected component based method, Edge-based method use a Canny-edge detector and connected component based method applied the local range filtering. Next, if features are not corresponding to the heuristic rule of Hangul character, 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. 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 character region from mobile image.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.396-399
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• 2011

모바일 기기의 보급이 확대됨으로서 모바일 기기에 내장된 카메라로 획득한 영상을 처리하는 다양한 종류의 응용프로그램이 개발되어 사용되고 있다. 대표적인 응용프로그램은 카메라로 찍은 영상의 사물 검색결과를 인터넷 검색엔진과 연계함으로서 키워드 입력 없이 검색할 수 있도록 하는 것이다. 본 연구는 그 중에서 한글 문자가 포함된 영상을 대상으로 영상검색 수행하는 연구로서 영상에서 한글 문자 영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자 구조 특징으로 한글 자소를 병합하여 후보 문자 영역을 추출하고 병합된 후보 문자 영역을 한글 6가지 문자 유형 특징을 기반으로 문자 영역을 여부를 판별함으로서 최종적인 문자 영역을 검출한다. 실험결과 문자영역 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.8
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• pp.33-40
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• 2017

In this paper, we propose a text extraction method by pattern analysis on contour for effective text detection in image. Text extraction algorithms using edge based methods show good performance in images with simple backgrounds, The images of complex background has a poor performance shortcomings. The proposed method simplifies the color of the image by using K-means clustering in the preprocessing process to detect the character region in the image. Enhance the boundaries of the object through the High pass filter to improve the inaccuracy of the boundary of the object in the color simplification process. Then, by using the difference between the expansion and erosion of the morphology technique, the edges of the object is detected, and the character candidate region is discriminated by analyzing the pattern of the contour portion of the acquired region to remove the unnecessary region (picture, background). As a final result, we have shown that the characters included in the candidate character region are extracted by removing unnecessary regions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.792-794
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• 2014

Character recognition is an image processing technique for obtaining the character information such as documents and automobile license plate and for this edge detection methods are commonly used. The previous edge detection methods are mostly applying the weighted value mask on the image and because it applies the same mask to the entire areas of the image, the processing results are somewhat insufficient. Therefore, this paper has proposed an edge detection algorithm by applying the weighted value mask considering the distribution and location of pixels to be suitable for the character recognition.