본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents a new recognition and classification method for power quality (PQ) disturbances on the basis of pattern linguistic values. This method solves the difficulty of recognizing disturbances rapidly and accurately by using fuzzy logic. This method uses classification disturbance patterns to define the linguistic values of fuzzy input variables and used the input variables of corresponding disturbance pattern to set membership functions. This method also sets the fuzzy rules by analyzing the distribution regularities of the input variable values. One characteristic of this method is that the linguistic values of fuzzy input variables and the setting of membership functions are not only related to the input variables but also to the character of classification disturbance and the classification results. Furthermore, the number of fuzzy rules is equal to the number of disturbance patterns. By using this method for disturbance classification, the membership function and design of fuzzy rules are directly related to the objective of classification, thus effectively reducing the complexity of the design process and yielding accurate classification results. The classification results of the simulation and measured data verify the feasibility and effectiveness of this method.
By according to the development of the mobile devices, a touch screen provides the variety of inputting character and the flexibility of user interface. Currently, the physically simple touch method is widely used for English input but this simple touch is not increasing the variety of inputs and flexibility of the user interfaces. In this paper, we propose a new method to input English characters continuously by recognizing gestures instead of the simple touches. The proposed method places the rotational pickers on the screen for changing the alphabetical sequence instead of the keys and inputs English characters through the flick gestures and the touches. Simulation results show that the proposed keypad method has better performance than the keypad of the conventional methods.
In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the realtime billet characters recognition system in the steel production line. Normally, the billets are mixed at yard so that their identifications are very difficult and very important processing. The character recognition algorithm used in this paper is base on the subspace method by K-L transformation. With this method, we need no special feature extraction steps, which are usually error prone. So the gray character images are directly used as input vectors of the classifier. To train the classifier, we have extracted eigen vectors of each character used in the billet numbers, which consists of 10 arabia numbers and 26 alphabet aharacters, which are gathered from billet images of the production line. We have developed billet characters recognition system using this algorithm and tested this system in the steel production line during the 8-days. The recognition rate of our system in the field test has turned out to be 94.1% (98.6% if the corrupted characters are excluded). In the results, we confirmed that our recognition system has a good performance in the poor environments and ill-conditioned marking system like as steel production plant.
게임과 캐릭터 애니메이션의 발전으로 캐릭터의 동작을 사실적으로 표현하는 기술은 다양한 분야에서 요구되었다. 이에 따라 사실적인 캐릭터 동작을 생성하는 다양한 방법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 캐릭터의 동작을 생성하는 방법은 숙달된 사용자가 캐릭터의 움직임을 지정하는 방식과 동역학 등의 물리적 법칙을 활용하여 동작을 시뮬레이션하는 방법, 모션 캡쳐 등과 같은 입력장치를 이용하여 배우의 움직임을 측정하여 데이터로 만드는 방법 등이 있다. 이러한 기법들을 이용하여 생성된 동작들은 각각의 방법마다 나름의 장점이 있지만, 제어가 힘들다는 공통적인 단점을 가지고 있다. 사용자에게 가장 편리한 제어를 제공하기 위해서는 사실적인 동작을 고수준 매개변수를 이용하여 생성할 수 있어야 하며, 이러한 동작의 변형 역시 고수준 매개 변수를 통해 이루어져야 한다. 본 논문은 고수준 매개변수(high-level parameter)를 이용하여 캐릭터의 동작을 효율적으로 제어할 수 있는 자동화된 도구의 개발 방법을 제안하며, 이러한 자동 동작 생성 도구를 활용하여 실제 게임을 제작하는 데에 필요한 기술을 소개한다.
This paper proposes a technique for recognizing online handwritten cursive data obtained by tracing a motion trajectory while a user is in the 3D space based on a convolution neural network (CNN) algorithm. There is a difficulty in recognizing the virtual character input by the user in the 3D space because it includes both the character stroke and the movement stroke. In this paper, we divide syllable into consonant and vowel units by using labeling technique in addition to the result of localizing letter stroke and movement stroke in the previous study. The coordinate information of the separated consonants and vowels are converted into image data, and Korean handwriting recognition was performed using a convolutional neural network. After learning the neural network using 1,680 syllables written by five hand writers, the accuracy is calculated by using the new hand writers who did not participate in the writing of training data. The accuracy of phoneme-based recognition is 98.9% based on convolutional neural network. The proposed method has the advantage of drastically reducing learning data compared to syllable-based learning.
A recognition algorithm for Hangul is developed by structural analysis to Hangul in this theses. Four major procedures are proposed : preprocessing, type classification, separation of consonant and vowel, recognition. In the preprocessing procedure, the thinning algorithm proposed by CHEN & HSU is applied. In the type classification procedure, thinned Hangul image is classified into one of six formal types. In the separation of consonant and vowel procedure, starting from branch-points which are existed in a vowel, character elements are separated by means of tracing branch-point pixel by pixel and comparison with proposed templates. In the same time, the vowels are recognized. In the recognition procedure, consonants are extracted from the separated Hangul character and recognized by modified Crossing method. Recognized characters are converted into KS-5601-1989 codes. The experiments show that correct recognition rate is about 80%-90% and recognition speed is about 2-3 character persecond in three types of different input data on computer with 80386 microprocessor.
핀테크 기술의 발전으로 인해 스마트폰을 이용한 금융거래가 활성화되고 있다. 금융거래시 사용자 인증을 위한 비밀번호는 스마트 폰의 터치 스크린 상에 보여지는 가상 키패드를 통해 입력된다. 비밀번호를 터치할 때 공격자가 높은 해상도를 가진 카메라로 촬영하거나 어깨 너머로 훔쳐보는 방식으로 사용자가 입력한 비밀번호를 알아낼 수 있다. 이런 공격을 막기 위해 보안이 적용된 가상 키패드는 크기가 작은 터치 스크린에 입력하기 어렵고, 훔쳐보기 공격에 취약점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 전체 키패드를 몇 개의 그룹으로 나누고 작은 화면에 표시하여 입력할 문자가 속해 있는 그룹을 터치하고, 그룹 내에서 해당 문자를 터치하는 방식으로 입력할 문자를 쉽게 찾을 수 있다. 제안기법은 입력할 문자가 속한 그룹을 선택하며 해당 그룹에 키패드를 10개 이내로 작은 스크린에 보여주기 때문에 키패드의 크기를 기존 방법보다 2배 이상 확대가 가능하고, 위치를 랜덤하게 배치하여 터치한 위치를 통한 공격을 차단할 수 있다.
In this paper, our study for the recognition of Hand-written Korean characters, Arabic numbers and alphabets by neural netwoks. This System extracts feature of character by using the MESH feature point of handwritten character, Arabic numbers and alphabets. To reduce the input image data, features are extracted from each input images. A MLP(multi-layer perceptron) with one hidden layer was trained with a modified BEP(back error propagation) algorithm. This method extracts feature sets of the characters directly from the scanner and can enhance computation speed without using the special preprocesses such as size normalization, smoothing, and thinning.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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