The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.806-816
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2009
Character recognition system consists of four step; text localization, text segmentation, character segmentation, and recognition. The character segmentation is very important and difficult because of noise, illumination, and so on. For high recognition rates of the system, it is necessary to take good performance of character segmentation algorithm. Many algorithms for character segmentation have been developed up to now, and many people have been recently making researches in segmentation of touching or overlapping character. Most of algorithms cannot apply to the text regions of management number marked on the slab in steel image, because the text regions are irregular such as touching character by strong illumination and by trouble of nozzle in marking machine, and loss of character. It is difficult to gain high success rate in various cases. This paper describes a new algorithm of character segmentation to recognize slab management number marked on the slab in the steel image. It is very important that pre-processing step is to convert gray image to binary image without loss of character and touching character. In this binary image, non-touching characters are simply separated by using vertical projection profile. For separating touching characters, after we use combined profile to find candidate points of boundary, decide real character boundary by using method based on recognition. In recognition step, we remove noise of character images, then recognize respective character images. In this paper, the proposed algorithm is effective for character segmentation and recognition of various text regions on the slab in steel image.
Recently, the importance of 'character' is widely acknowledged by practitioners and academic arena. Character is the archetype of design product. Unfortunately, however, there have been limited character design studies. The purpose of this study is to identify the components of character design and then to verify the causal relationships among them. The research model of the current study is developed based upon the past studies on the consumer response model related to the product design. The result of the study shows that the dimensions of character design are converged into upper dimensions, including such as character appearance, character image, and character attachment with each lower dimensions, respectively. An analysis of relationship among these variables indicates that while the character appearance tends to trigger character image, the character image leads to character attachment. In addition, both the character image and the character attachment have a positive influence on the loyalty of the character. Understanding of the paths among consumers' responses will be able to be a good guideline for establishing character design strategy. And, finally, the authors discuss some theoretical contributions and managerial implications.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.8
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pp.8-15
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1993
This paper describes a normalization of character which is contained in the character recognition process. Line and dot density is computed on input character image and then image mapping is executed into destination. Also recognition is processed using overlap-partitioning of character image and extraction of 4 directional feature primitives. The validity of proposed nonlinear normalization algorithm could be verified by increment of recognition rate.
A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge-based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three-layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.63-67
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2000
In order to develop a character recognition system, it is an essential preceding work that gathers an image data of the standard. On this purpose a data of the digitized images of a handwritten characters was collected. The types of a gathered image data are Korean character, Chiness character, Numeral, English character, Special character, and so on. This paper deals with a handwritten character image data base, and the image data base different from the general storage structure of a lame capacity multimedia was designed and builded.
The purpose of this study is to examine the preference according to the domestic fashion company use the character image of the inside and outside of the country, the recognition for the importance of the character by examining the purchasing behavior of high school girls and college women as the major consumer in the character fashion commodity (in the center of the clothe and accessory), and the aid for the self-development and the licensing of the character in the future. This study targeted 491 high school girls and college women in Daegu and Kyung-pook area. The character preference according to the character image applied the fashion commodity was used the scale of seven point modified the S D (Semantic Differential) method for Kim, Chun-Ae's image measure. The followings are the conclusions of this study; Both the group of high school girls and the group of college women almost represented the similar reaction result for the images of 9 characters. For the preference of the group of high school girls and the group of college women for 9 character, for characters Tweety, Bugs Bunny, the group of college women represented more preference than the group of high school girls. However, for characters of Hello Kitty, Pazama sister's and Dalki, the group of high school girls represented more preference than the group of college women.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.427-430
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1995
This paper proposes a new image processing algorithm to recognize korean documents. It take out the region of syllable area from input character image, then it makes recognition of a consonant and a vowel in the character. A precision segmentation is very important to recognize the input character. The input image has 8-bit gray scaled resolution. Not only the shape but also vertical and horizontal lines dispersion graph are used for segmentation. Theresult shows a higher accuracy of character segmentation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.121-125
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2015
In this paper, we propose a method that extracts features from character patterns using the fractal dimension of chaos theory. The input character pattern image is converted into time-series data. Then, using the modified Henon system suggested in this paper, it determines the last features of the character pattern image after calculating the box-counting dimension, natural measure, information bit, and information (fractal) dimension. Finally, character pattern recognition is performed by statistically finding each information bit that shows the minimum difference compared with a normalized character pattern database.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.425-426
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2015
With the progress of science and technology, animation is no longer about simply describing the nature. People's imagination is elevated to new stage, which not only improve the image in the reality, but also create the absent image in the reality. To analyze according to the existence, these characters have two basic elements. The one is the character existing in the reality, we process and design it according to the artistic technique, so as to make it service for the plot and film (hereafter called documentary character). The other is the character not existing in the reality (hereafter called conceptual character), which is called simulation image by Baudrillard.
Extracting the character region(container identifier) in the image of a shipping container is one of the key factors in a system for identifying a shipping container automatically To improve the performance of the automatic recognition system for identifying a shipping container, thus a method partitioning the character region more correctly and efficiently is needed. In this paper, an efficient method is proposed to extract only the character region in the image of a shipping container. The proposed method removes noises that are not possibly related to the character using morphological operation, then the image is binarized using the threshold value that is determined from the image obtained previous step. Finally individual character area is extracted from the binary image. Also experiments are conducted to verify the efficiency of the proposed method. The results show that the proposed method partitions the character region correctly from container images.
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