• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.663-666
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• 2003

이 논문에서는 특징점 정보를 이용한 세선화 보정 알고리즘에 대하여 연구하였다. 세선화된 지문에서 교차수를 이용하여 추출된 특징점으로부터 세선화 보정을 수행하였다. 세선화 보정 과정은 특징점인 단점과 분기점을 시작점으로 하여 융선을 추적하면서 불필요한 융선을 제거해 나가는 방법으로 더 이상 제거할 융선이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 CN과 SN을 이용하여 특징점을 재추출하였다. 기존의 세선화된 지문으로부터 추출된 특징점과 제안한 세선화 보정 알고리즘으로부터 추출된 특징점을 비교하였다. 이 비교를 통하여 기존방법보다 세선화 지문이 개선되고 많은 의사 특징점들이 제거되었음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.217-220
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• 2010

본 논문에서는 단점과 분기점을 이용한 세선화 영상 복원에 관하여 연구하였다. 이진 지문영상으로부터 평활화, 이진화, 세선화 과정을 거쳐서 세선화 영상을 얻는다. 세선화 영상으로부터 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 많은 의사 특징점들이 추출된다. 의사특징점으로는 단선, 절선, 잔가지, 원형 등이 있으며, 단점과 분기점을 이용하여 의사특징점을 제거함으로써 세선화 영상을 복원하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.334-336
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• 2001

세선화 알고리즘의 간접 기법으로 제시된 자기구성 특징 그래프(Self-Organizing feature Graph : SOG) 기법은 안정된 세선화 결과를 가지는 장점이 있으나 학습 알고리즘에서 전체 노드를 재정돈하는 과정이 내포되어 있다. 본 본문에서는 학습 알고리즘의 재정돈 과정을 대신하는 점증적 정돈기법을 제안하고 이 기법을 세선화 알고리즘에 결합하여 실험하고 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 SO를 적용한 결과와 같은 우수한 세선화 결과를 얻으며 학습시간은 O((logM)$^3$)인 복잡도를 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.823-825
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• 2004

본 연구에서는 필기체 한글의 글자단위의 분할을 위해 배경 세선화(Background thinning)라는 방법을 제안한다. 배경 세선화 방법은 글자와 글자 사이에 존재하는 배경의 정보를 세선화 처리하여 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Overlap)글자와 연결(Touched)글자를 서로 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 배경 세선화를 이용하여 글자를 분할하는 방법은 인식과정의 판단을 필요하지 않은 외적분할 방법으로 빠른 속도의 분할 성능을 보였다. 이 방법은 특히, 중첩된 글자의 분할에 탁월한 성능을 보였을 뿐만 아니라, 연결된 글자에 대해서도 좋은 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.651-656
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• 2001

In this paper, we propose Improved Self-Organized Graph(Improved SOG：$SOG^*$)thinning method, which maintains the excellent thinning results of Self-organized graph(SOG) built from Self-Organizing features map and improves the performance of modified SOG using a new incremental learning method of Kohonen features map. In the experiments, this method shows the thinning results equal to those of SOG and the time complexity O((logM)3) superior to it. Therefore, the proposed method is useful for the feature extraction from digits and characters in the preprocessing step.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.519-522
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• 2003

이 논문에서는 특징점 정보를 이용하여 기존의 병렬 세선화 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 자동 지문 인식 시스템에서 특징점을 정확히 검출하기 위해서 지문영상의 세선화는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 기존 병렬 세선화 알고리즘에 픽셀의 연결성을 이용한 알고리즘을 추가하여 세선화를 수행하였다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 이진 지문 영상을 사용하여 기존 방법과 비교하였으며 실험결과 세선화 정도가 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.490-492
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• 2001

세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.729-732
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• 2002

본 논문에서는 대부분의 지문 인식 알고리즘에서 전처리에 해당하는 부분인 이미지 세선화에 관한 연구이다. 기존의 알고리즘을 보면 지운 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추물을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 본 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.1
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• pp.1-6
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• 2009

A Thinning algorithm is a very Important factor in order to recognize the character, figure, and drawing. Until comparatively lately, the thinning algorithm was proposed by various methods. In this paper, we ascertain the point at issue of ZS(Zhang and Suen), LW(Lu and Wang) and WHF(Wang, Hui and Fleming) algorithms that are the parallel thinning algorithms. The parallel thinning algorithm means the first processing doesn't have to influence to the second processing. ZS algorithm has a problem which loses pixels in slanting lines and LW algorithm doesn't have one pixel width in slanting lines. So I propose an advanced parallel thinning algorithm that connects the pixels each other and preserve the end point.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.2
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• pp.90-94
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• 2013

Research for Manchu character digitalization is at an early stage. This paper proposes a preprocessing algorithm for Manchu character recognition. This algorithm improves the existing Hilditch thinning algorithm so that it corrects thinning error for Manchu characters. The existing algorithm separates the characters into the left-hand side and right-hand side, while our alogorithm uses the central point between the points that strokes exist when it classifies each of characters. The experimentation results show that this method is valid for thinning and classification of Manchu characters.