자동 지문 인식 과정은 지문의 방향성 추출, 이진화, 세선화, 특징점(끝점, 분기점)추출의 과정을 거치게 되며, 여기서 방향성 추출 이후 이진화는 세선화와 특징점(끝점, 분기점)추출 과정에 많은 영향을 미친다. 잘못된 이진화는 특징점의 오추출율을 증가시킨다. 본 논문에서는 기존의 이진화 과정과 비교하여 개선된 이진화 방법으로 더욱 높은 정확도의 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 이진화 과정을 수행할 때 문제가 되는 임계값을 지문의 방향성과 융선간의 반주기를 이용하여 비교 대상 영역의 밝기를 임계값으로 적용함으로써 더욱 뛰어난 이진화를 수행하여 지문인식의 향상된 처리 과정을 수행할 수 있다. NIST DBI의 지문화상에 적용한 결과 제안하는 이진화 알고리즘이 특징점 추출을 향상 시켰음을 나타내고 있다.
Nam Sang Yep;Choi Young Kyoo;Kwon Yun Jung;Lee Sung Chang
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.814-818
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2004
Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.
In an automatic fingerprint recognition system, a thinning process after binarization is commonly used. However it gives rise to spurs and holes often causing many spurious minutiae. Thus, more elaborate postprocessing is urgently needed to remove such spurious minutiae. To overcome this problem, we present a method of extracting minutiae based on horizontal and vertical run-length encoding from a binary fingerprint image without thinning process. Experimental results show that the proposed method for extracting minutiae is fairly reliable and fast, when il is compared to other method adopting a thinning process.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자음과 모음의 겹침이 심하며, 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 전처리 즉 이진화 및 세선화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식의 전처리로서 워터쉐드 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 그레이 레벨 문자 영상에서의 문자 영역과 배경 영역의 분할을 위한 효과적인 워터쉐드 알고리즘의 적용 방법과 추출된 워터쉐드 영상을 이진화하는 분할 함수를 제안한다. 또한 수행 시간과 골격선의 품질을 고려한 조건 검사 마스크를 통해서 효과적으로 골격선을 추출하는 세선화 방법을 제안하고 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 성능을 평가한다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.16초, 본 논문 방법은 평균 1.72초의 수행 시간이 걸렸다. 또한 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 문자 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리함을 알 수 있었다.
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.
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.
본 논문에서는 생체 정보를 이용한 사용자 인증분야에서 가장 널리 사용되는 지문의 특징점 추출기의 SoC(System-on-Chip) 구현을 보인다. 일반적인 지문 특징점 추출 방식은 이진화, 세선화 방법을 사용하는데, 저화질 지문 이미지의 경우 많은 오류가 발생하여 지문인식시스템 전체의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 이미지에서 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출하는 알고리즘이 제안되었으나, 연산량이 많아 스마트카드와 같은 소규모 시스템에서 소프트웨어만으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 융선추적 알고리즘을 스마트카드용 SoC에서 구현하기 위한 방법을 제안한다. 하드웨어의 효율성을 높이기 위하여 융선추적 알고리즘을 변형하였으며, 알고리즘의 각 기능 블록은 수행할 연산량, 하드웨어 비용과 활용도, 그리고 시스템 효율성 등이 고려되어 하드웨어와 소프트웨어로 분리 구현되었다. 구현된 용선추적을 이용한 지문 추출기는 SoC용 IP로 개발이 되어, 여러가지 스마트카드용 SoC에서 사용될 수 있다.
In this paper we have presented approach to automatic the direction feature vectors detection, which detects the ridge line directly in gray scale images. In spite of a greater conceptual complexity, we have shown that our technique has less computational complexity than the complexity of the techniques which require binarization and thinning. Afterwards a various direction feature vectors is changed four direction feature vectors. In this paper used matching method is four direction feature vectors based matching. This four direction feature vectors consist feature patterns in fingerprint images. This feature patterns were used for identification of individuals inputed multilayer Neural Networks(NN) which has capability of excellent pattern identification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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