• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.67-68
• /
• 2021

기존 객체탐지는 경계 상자 회귀방식을 적용하였지만, 문자는 왜곡과 변형이 심한 특성을 가진 객체로 U-net 구조의 이미지 분할 방식을 사용하는 경우가 많다. 따라서 최근 문자 탐지는 통계적 모델에 비해 높은 정확도를 보이는 심층 신경망 기반의 모델 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이미지 분할을 통한 양방향 특징 결합 기법을 사용한 문자 탐지 모델을 제안한다. 이미지 분할 방식은 메모리의 효율이 떨어지기 때문에 이를 극복하고자 특징 추출 단계에서 경량화된 네트워크를 적용하였다. 또한, 객체 탐지에서 큰 성과를 보인 양방향 특징 결합 모듈을 U-net 구조에 추가하여 추출된 특징이 효과적으로 결합 되는 결과를 얻었다. 제안하는 모델의 문자 탐지 성능은 합성 문자 데이터셋을 이용한 실험을 통해 기존의 U-net 구조의 이미지 분할 방식보다 향상되었음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.872-877
• /
• 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
• /
• 2007.11a
• /
• pp.262-265
• /
• 2007

이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.1718-1723
• /
• 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 KAIS Fall Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.396-399
• /
• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.19 no.11
• /
• pp.2276-2290
• /
• 1994

In this paper, we propose an algorithm for character recognition using the subdivided type and the stable structure information. The subdivided type of character is acquired from the stable structure information of character which is extracted from an input character. Firstly, the character is obtained from a scanner and classified into on of 6 types by using directional density vector. And then, the stable structure information is extracted from each character and the character is subdivided into on of 26 types. Finally, the classified character is recognized by using neural network which is inputted the directional density vector equivalent to JASO area or recognized direct. Aa a result of experiment with KS C 5601 2350 printed Hangeul characters, we obtain the recognition rate of 94%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1995.10a
• /
• pp.164-168
• /
• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.181-184
• /
• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1998.06a
• /
• pp.67-70
• /
• 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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.40-43
• /
• 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.