This paper presents an algorithm to separate vowels from consonants in Korean characters captured in noisy images and to recognize them. The algorithm has been originally developed for the recognition of the usage code (which is represented by a single Korean character) in the license plates or Korean vehicles. It, however, could be easily adopted to other applications with minor changes, in which character recognition is needed and the environment is noisy. The key ideas or the algorithm are to localize the vowels utilizing the Hough transformation and to separate the vowels from consonants utilizing mathematical morphology. We observed that the presented algorithm effectively separates vowels even if the vowels and consonants are joined together after thresholding. We also observed that our algorithm outperforms some conventional algorithms especially when the input images are noisy. The details of the comparison study are presented in the paper.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.121-125
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2004
In the most of recognizing systems of hand-written numbers. extraction of feature shape by using character elements shapes and a method of morphological analysis by using then extraction of feature shapes were usually used. In this paper, however, peculiar chain-code is used, and differential code which gets minimal value by differentiating the chain-code which is generated by the peculiar chain-code is made. We found this differential code is very successful in discriminating hand-written numbers according to the result of applying to most of the hand-written numbers. Testing recognition of hand-written numbers by HMM network. From the results, we can recognize of 96.1 percentage hand-written numbers but can not recognize extremely distorted hand-written numbers.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.1-5
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2003
In this paper, we realized a system that converts the character images of the printed Korean alphabet (Hangul) to the editable text documents by using the black and white CCD camera, We were able to abstract the contours information of the character which is based on the structural character by using the boundary tracing technique that is strong to the noise on the character recognition. By using the contours information, we recognized the horizontal vowels and vertical vowels of the character image and classify the character into the six patterns. After that, the character is divided to the unit of the consonant and vowel. The vowels are recognized by using the maximum length projection. The separated consonants are recognized by comparing the inputted pattern with the standard pattern that has the phase information of the boundary line change. We realized a system that the recognized characters are inputted to the word editor with the editable KS Hangul completion type code.
In this paper, when the lighting and communication functions of the visible light communication system are used at the same time, we propose a technique to reduce the dimming level and flicker of the lighting. Visible light communication must satisfy both communication and lighting performance. However, the existing data code method results in reducing the brightness of the entire lighting. This causes deterioration of lighting performance and flicker phenomenon. To solve this problem, in this paper, we propose an adaptive learning code allocation technique that allocates binary codes to transmitted characters and optimizes and matches the binary codes allocated according to the frequency of occurrence of alphabets in character strings. Through this, we studied a technique that can faithfully play the role of lighting as well as communication function by allocating codes so that the 'OFF' pattern does not occur continuously while maintaining the maximum dimming level of each character string. As a result of the performance evaluation, the frequency of occurrence of '1' increased significantly without significantly affecting the overall communication performance, and on the contrary, the frequency of consecutive '0' decreased, indicating that the lighting performance of the system was greatly improved.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.721-723
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2007
Recently, the size and location of the acquired container image while the container is loading and unloading in Harbors is not fixed. And it is difficult to get a good image for recognition because of the variation of external environment as those the size of container and where the yard-tractor stop is. In this paper, we estimate where the container ISO-code set is using Top-hat transform from realtime images and get an image to recognize container ISO-code using PAN/TILT/ZOOM camera. We extract the container ISO-code using Top-hat transform and Histogram projection. After binarization, we extract each character from complex background using labeling. We use BP(Backpropagation Network) to recognize extracted characters.
While recognition of isolated units of writing, such as a character or a word, has been extensively studied, emphasis on the segmentation itself has been lacking. In this paper we propose an active segmentation method for handwritten Hangul address strings based on the Run-length code. A slant correction algorithm, which is considered as an important preprocessing step for the segmentation, is presented. Three fundamental candidate estimation functions are introduced to detect the clues on touching points, and the classification of touching types is attempted depending on the structural peculiarity of Hangul. Our experiments show segmentation performance of 88.2% on touching characters with minimal over-segmentation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.7
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pp.1011-1015
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2013
This paper analyses the violation rate of CJK joint Chines character Unicode to the source code rule. In the paper, Chinese character 150ea in Chinese Unicode which have relatively a higher frequency in use of a character was chosen to study. The frequency rate in use of the 150ea characters is about 50% of the total frequency rate of the Chinese characters. The study was applied the AMI/HDB-3 line coding/scrambling and HDLC protocol, According to the analyses, the number of violated characters were 77ea of 150 ea, frequency rate in use 29%. Therefore, when the violated 77ea characters are replaced to the matched character codes to the source coding rule, the processing rate of the line coder can be improved about 37%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1462-1470
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2015
The container BIC-code is a transport protocol for convenience in international shipping and combined transport environment. It is an identification code of a marine transport container which displays a wide variety of information including country's code. Recently, transportation through aircrafts and ships continues to rise. Thus fast and accurate processes are required in the ports to manage transportation. Accordingly, in this paper, we propose a BIC-code region extraction and recognition method using multiple thresholds. In the code recognition, applying a fixed threshold is not reasonable due to a variety of illumination conditions caused by change of weather, lightening, camera position, color of the container and so on. Thus, the proposed method selects the best recognition result at the final stage after applying multiple thresholds to recognition. For each threshold, we performs binarization, labeling, BIC-code pattern decision (horizontal or vertical pattern) by morphological close operation, and character separation from the BIC-code. Then, each characters is recognized by template matching. Finally we measure recognition confidence scores for all the thresholds and choose the best one. Experimental results show that the proposed method yields accurate recognition for the container BIC-code with robustness to illumination change.
Recently, neural networks have been proposed as computaional models for hard prlblems that the brain appears to solve easily. This paper proposes a hierarchical network which practically recognizes printed Hangul characters based on the various psychological stueies. This system is composed of a type classification netwotk and six recognition networks. The former clessifier input character images into one of the six thper by their overall sturcture, and the latter further classify them into character code. Extperiments with most frequently used 990 printed hangul characters conform the superiority of the propsed system. After all, neural nework approach turns out to be very reasonable through a comparison with statistical classifier and an analysis of mis-classification and generalization capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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