We propose an efficient block classification of the document images using the second-order statistical texture features computed from spatial gray level dependence matrix (SGLDM). We studied on the techniques that will improve the block speed of the segmentation and feature extraction speed and the accuracy of the detailed classification. In order to speedup the block segmentation, we binarize the gray level image and then segmented by applying smoothing method instead of using texture features of gray level images. We extracted seven texture features from the SGLDM of the gray image blocks and we applied these normalized features to the BP (backpropagation) neural network, and classified the segmented blocks into the six detailed block categories of small font, medium font, large font, graphic, table, and photo blocks. Unlike the conventional texture classification of the gray level image in aerial terrain photos, we improve the classification speed by a single application of the texture discrimination mask, the size of which Is the same as that of each block already segmented in obtaining the SGLDM.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.27
no.6A
/
pp.575-583
/
2002
JBIG2 is an International Standard fur compression of Bi-level images and documents. JBIG2 supports three encoding modes for high compression according to region features of documents. One of which is generic region coding for bitmap coding. The basic bitmap coder is either MMR or arithmetic coding. Pattern matching coding method is used for text region, and halftone pattern coding is used for halftone region. In this paper, a document is segmented into line-art, halftone and text region for JBIG2 encoding and JBIG2 CODEC is implemented. For efficient region segmentation of documents, region segmentation method using wavelet coefficient is applied with existing boundary extraction technique. In case of facsimile test image(IEEE-167a), there is improvement in compression ratio of about 2% and enhancement of subjective quality. Also, we propose arbitrary shape halftone region coding, which improves subjective quality in talc neighboring text of halftone region.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.9
no.4
/
pp.444-450
/
1999
This paper deals with several methods: the clustering method that uses k-means algorithm to abstract the
area of characters on the image document and the distance function that suits for the HIS coordinate system
to cluster the image. For the prepossessing step to recognize this, or the method of characters segmentate, the
algorithm to abstract a discrete character is also proposed, using the linking picture element. This algorithm
provides the feature that separates any character such as the touching or overlapped character. The methods
of projecting and tracking the edge have so far been used to segment them. However, with the new method
proposed here, the picture element extracts a discrete character with only one-time projection after abstracting
the character string. it is possible to pull out it. dividing the area into the character and the rest (non-character).
This has great significance in terms of processing color documents, not the simple binary image, and already
received verification that it is more advanced than the previous document processing system.
Sophisticated geometric structure analysis must be preceded to create electronic document from logical components extracted from document image. this paper presents a knowledge-based method for sophisticated geometric structure analysis of technical journal pages. The proposed knowledge base encodes geometric characteristics that are not only common in technical journals but also publication-specific in the form rules. The method takes the hybrid of top-down and bottom-up techniques and consists of two phases: region segmentation and identification. Generally, the result of segmentation process does not have a one-to-one matching with composite layout components. Therefore, the proposed method identifies non-text objects such as image, drawing and table, as well as text objects such as text line and equation by splitting or grouping segmented regions into composite layout components. Experimental results with 372 images scanned from the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence show that the proposed method has performed geometrical structure analysis successfully on more than 99% of the test images, resulting in sophisticated performance compared with previous works.
Document image is segmented and classified into text, picture, or table by a document layout analysis, and the words in table regions are significant for keyword spotting because they are more meaningful than the words in other regions. This paper proposes a method to extract words from table regions in document images. As word extraction from table regions is practically regarded extracting words from cell regions composing the table, it is necessary to extract the cell correctly. In the cell extraction module, table frame is extracted first by analyzing connected components, and then the intersection points are extracted from the table frame. We modify the false intersections using the correlation between the neighboring intersections, and extract the cells using the information of intersections. Text regions in the individual cells are located by using the connected components information that was obtained during the cell extraction module, and they are segmented into text lines by using projection profiles. Finally we divide the segmented lines into words using gap clustering and special symbol detection. The experiment performed on In table images that are extracted from Korean documents, and shows $99.16\%$ accuracy of word extraction.
In this paper, we propose a variational expectation-maximization algorithm that computes posterior probabilities from Latent Dirichlet Allocation (LDA) model. The algorithm approximates the intractable posterior distribution of a document term matrix generated from a corpus made up by 50 papers. It approximates the posterior by searching the local optima using lower bound of the true posterior distribution. Moreover, it maximizes the lower bound of the log-likelihood of the true posterior by minimizing the relative entropy of the prior and the posterior distribution known as KL-Divergence. The experimental results indicate that documents clustered to image classification and segmentation are correlated at 0.79 while those clustered to object detection and image segmentation are highly correlated at 0.96. The proposed variational inference algorithm performs efficiently and faster than Gibbs sampling at a computational time of 0.029s.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.29
no.4
/
pp.859-866
/
2019
Cybersecurity attack targeting a specific user is rising in number, even enterprises are trying to strengthen their cybersecurity. Network segmentation environment where public network and private network are separated could block information coming from the outside, however, it is unable to control outside information for business efficiency and productivity. Even if enterprises try to enhance security policies and introduce the network segmentation system and a solution incorporating CDR technology to remove unnecessary data contained in files, it is still exposed to security threats. Therefore, we suggest a system that uses file format conversion to transmit a secure file in the network separation environment. The secure file is converted into an image file from a document, as it reflects attack patterns of inserting malicious code into the document file. Additionally, this paper proposes a system in the environment which functions that a document file can keep information for incident response, considering forensic readiness.
In this paper, a method for extracting the fingerprint regions and the table from fingerprint document which is the size of A4 including ten fingerprints images in a table is presented. The extraction of each fingerprint region is carried out by segmenting the foreground fingerprint region using a block filtering method and detecting its center point. The table extraction, by detecting a horizontal line using line tracing, and detecting a vertical line by its orthogonal equation. Here, T-shaped mask is proposed for finding the starting points of the vertical line intersecting horizontal line by the form of 'T'. Experimental results show above 95% correct rate of extracting the fingerprint region and table.
Nowadays, there are a lot of Korean documents, which often need to be identified in one of printed or handwritten text. Early methods for the identification use structural features, which can be simple and easy to apply to text of a specific font, but its performance depends on the font type and characteristics of the text. Recently, the bag-of-words model has been used for the identification, which can be invariant to changes in font size, distortions or modifications to the text. The method based on bag-of-words model includes three steps: word segmentation using connected component grouping, feature extraction, and finally classification using SVM(Support Vector Machine). In this paper, bag-of-words model based method is proposed using SURF(Speeded Up Robust Feature) for the identification of machine printed and handwritten text in Korean documents. The experiment shows that the proposed method outperforms methods based on structural features.
Recognition of numeral fields is a very important task for many document automation applications. Conventional methods are based on the two-steps process, segmentation of touching numerals and recognition of the individual numerals. However, due to a large variation of touching types this approach has not produced a robust result. In this paper, we present a new segmentation-free method for recognizing the two touching numerals. In this approach, two touching numerals are regarded as a single pattern coming from 100 classes ('00', '01', '02', ..., '98', '99'). For the test set, we manually extract two touching numerals from the data set of NIST numeral fields. Due to the limitation of conventional neural network in case of large-set classification, we use a modular neural network and Drove its superiority through recognition experimen.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.