• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1462-1470
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• 2015

컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.530-536
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• 2020

일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1068-1077
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.31-39
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• 2018

본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1296-1301
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• 2008

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상 처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역 검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Multiple 연산으로 대비차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육 영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.235-247
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• 2002

디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.