• Title/Summary/Keyword: Region Extraction

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Character Region and Picture Extraction of Passport Image (여권 인식을 위한 영상 및 문자 영역 추출)

  • Kim Tae Jong;Kwon Young Bin
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2004.11a
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    • pp.825-828
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    • 2004
  • 본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.

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A Study on Extraction of Face Region and Facial Characteristics Point (얼굴 영역 및 구성 요소의 특징점 추출에 관한 연구)

  • 김성식;김진태;김동욱
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.291-294
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    • 2002
  • 본 논문은 얼굴 영역 및 얼굴 구성 요소의 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 인식을 하는데 있어서 중요한 자료이다. 얼굴 영역은 객체 단위 추출 방법을 사용하여 얼굴의 고유 영역만을 추출한다. 얼굴의 구성요소는 각 요소간의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴 영역 내에서 추출해 간다. 얼굴 구성요소의 특징점은 미리 정해진 위치에서 특징점을 결정한다. 그리고 이런 특징점간의 상호 연관관계를 설정한다.

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Reference White Estimation and Color Temperature Decision Using Reference White Region Extraction (기준 백색 영역 추출을 이용한 기준 백색 추정 및 색온도 결정)

  • 도현철;진성일
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.295-298
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    • 2002
  • 본 논문에서는 한 장의 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 주어진 한 장의 칼라 영상으로부터 광원의 색도 좌표를 계산하는데 필요한 R,G,B 값이 특정한 칼라에 편향되지 않는 기준 백색 영역을 추출한다. 추출된 기준 백색 영역 내에서 계산된 (x,y) 색도 좌표로부터 등 색온도선을 이용하여 최종적으로 주어진 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정한다. 캐나다 Simon Fraser 대학에서 제공되는 205장의 영상을 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들을 비교 실험한 결과로부터 제안된 방법으로 추정한 색온도가 상대적으로 작은 오차를 나타냄을 확인하였다.

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Information Extraction for 3D Spatial Indexing in Abnormal Region of Medical Images (의료 영상의 3차원 공간색인을 위한 비정상 영역의 정보 추출)

  • 조경은;송미영;조형제
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.206-209
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    • 2002
  • 의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.

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Adaptive Face Region Extraction using Skin Color Information (피부색 정보를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출)

  • 이준우;송근원
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.359-361
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    • 2003
  • 본 논문에서는 피부색 정의를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다

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Fast Clothing Area Extraction and Matching Based on ROI (ROI기반 고속 의상 영역 추출 및 매칭)

  • Kim, Hye-Min;Jeong, Chang-Seong
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2015.04a
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    • pp.976-977
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    • 2015
  • 본 논문에서 우리는 입력영상에서 ROI(Region Of Interest) 지정을 이용한 의상 추천시스템을 제안한다. 의상영역 추출에 있어 ROI의 지정은 매칭 오류를 감소시키면서 매칭 속도를 향상시킬 수 있다. 우리는 평가부분에서 제안된 방을 통해 수행된 매칭이 빠르며 성공적으로 이루어졌음을 보인다.

Robotic extralevator excision of a retrorectal giant aggressive angiomyxoma

  • Kelley, Scott R.
    • Obstetrics & gynecology science
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    • v.61 no.6
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    • pp.693-697
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    • 2018
  • Aggressive angiomyxoma (AA) is a very rare mesenchymal tumor most commonly found in the pelvic and perineal regions. For the complete excision of retrorectal tumors, with extension through the levator muscle into the ischioanal space, open anterior and posterior approaches are typically required. Herein, we report our experience with robotic excision of a giant presacral AA with extralevator extension into the ischioanal space and extraction via Pfannenstiel incision, which we found to be technically feasible, efficacious, and safe to perform. Mayo Clinic Institutional Review Board exemption status was obtained for this study.

Text Region Verification in Natural Scene Images using Multi-resolution Wavelet Transform and Support Vector Machine (다해상도 웨이블릿 변환과 써포트 벡터 머신을 이용한 자연영상에서의 문자 영역 검증)

  • Bae Kyungsook;Choi Youngwoo
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.6
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    • pp.667-674
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    • 2004
  • Extraction of texts from images is a fundamental and important problem to understand the images. This paper suggests a text region verification method by statistical means of stroke features of the characters. The method extracts 36 dimensional features from $16\times16$sized text and non-text images using wavelet transform - these 36 dimensional features express stroke and direction of characters - and select 12 sub-features out of 36 dimensional features which yield adequate separation between classes. After selecting the features, SVM trains the selected features. For the verification of the text region, each $16\times16$image block is scanned and classified as text or non-text. Then, the text region is finally decided as text region or non-text region. The proposed method is able to verify text regions which can hardly be distin guished.

Feature extraction motivated by human information processing method and application to handwritter character recognition (인간의 정보처리 방법에 기반한 특징추출 및 필기체 문자인식에의 응용)

  • 윤성수;변혜란;이일병
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.9 no.1
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    • pp.1-11
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    • 1998
  • In this paper, the features which are thought to be used by humans based on the psychological experiment of human information processing are applied to character recognition problem. Man will deal with a little large area information as well as pixel by pixel information. Therefore we define the feature that represents a little wide region I information called region feature, and combine the features derived from region feature and pixel by pixel features that have been used by now. The features we used are the result of region feature based preanalysis, mesh with region attributes, cross distance difference and gradient. The training and test data in the experiment are handwritten Korean alphabets, digits and English alphabets, which are trained on neural network using back propagation algorithm and recognition results are 90.27-93.25%, 98.00% and 79.73-85.75%, respectively Experimental results show that the feature we are suggesting in this paper is 1-2% better than UDLRH feature similar in attribute to region feature, and the tendency of misrecognition is more easily acceptable by humans.

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A Study on the Extraction of Car License Plate and Separation of Character Region Using DCT (DCT를 이용한 차량 번호판 추출 및 문자영역 분리에 관한 연구)

  • Park, Sung-Wook;Hwang, Woon-Joo;Park, Jong-Wook
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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    • v.36C no.1
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    • pp.73-81
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    • 1999
  • This paper describes the methods which segment more efficiently the car license plate and the character region by using 1-D DCT. In the car images, a license plate region and a character region of the license plate can be distingushed by the regular high frequency components from the car images. In this method, it is shown that the regular high frequency componets are extracted by using DCT and license plate region is segmented in the car image and the caracter region is then seperated at the extracted license plate by using the previously extracted regular high frequency components. Some experiment results of the various images are shown. It has been shown from the results that the car license plates and the character regions can be segmented more exactly and efficiently than conventional methods.

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