• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.474-479
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• 2003

In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.443-450
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• 2003

본 논문은 영문 명함의 다해상도 영상을 이용한 계층적 영살 처리를 통해 문자를 추출하고 개선된 신경망 기법을 이용하여 문자를 인식하는 새로운 계층적 명함 인식 알고리즘을 제안하였다 계층적 인식 알고리즘은 명함 인식 과정을 구성하는 각 처리 단계별로 처리 시간을 단축함과 동시에 성능 향상을 위해 입력된 명함 영상을 해상도가 서로 다른 영상들로 분리하여 적용한다. 우선 1/3배 축소 영상에 가로 스미어링 기법을 적용하여 명함 영상 내에서 문자들을 포함하는 문자열 영역을 추출하고, 문자열 영역으로부터 개별 문자를 추출하기 위하여 1/2배 축소 영상에 새로 스미어링 및 윤곽선 추적 마스킹을 적용한다. 마지막으로 추출된 문자를 인식하기 위해서 문자의 형태학적 특성을 그대로 가지고 있는 원 영상을 사용하며, 다양한 형태를 가진 명함상의 문자를 인식하기 위해 ART1 기반의 개선된 RBF 네트워크를 제안하고 인식 과정에 적용하였다 제안된 인식 알고리즘을 실제 영문 명함 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 문자 추출 및 인식 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.