Despite the fact that the copyright has grown into a large-scale business, there are many constant problems especially in image copyright. In this study, we propose an automatic object extraction and classification system for the scanned educational book image by combining document image processing and intelligent information technology like deep learning. First, the proposed technology removes noise component and then performs a visual attention assessment-based region separation. Then we carry out grouping operation based on extracted block areas and categorize each block as a picture or a character area. Finally, the caption area is extracted by searching around the classified picture area. As a result of the performance evaluation, it can be seen an average accuracy of 83% in the extraction of the image and caption area. For only image region detection, up-to 97% of accuracy is verified.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.622-629
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2004
Recently, as digital broadcasting and internet are spreaded out of the world, we can easily use informations with less restrictions of time and space. According to the current trends, concerns for the ways of representing multimedia data has been rapidly increased, and users demand the services with integrated document that takes not only simple text and image but also time varying audio-visual data. Therefore, in 1998, W3C presented an international standard, SMIL in order to solve multimedia object representation and synchronization problems. By using SMIL, various multimedia elements can be integrated as a multimedia document with proper view in a space and time. Using this SMIL document, we can create new internet radio broadcasting service that delivers not only audio data but also various text, image and video. In this paper, we describe on a SMIL document editor for the common users to be able to represent time varying multimedia data with special layout and synchronization of time and space.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.444-450
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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.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.329-336
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2022
Unreadable Khitan scripts of ancient documents written by indian ink on parchment(sheepskin) are visualized by active infrared thermography without contacting and damaging the document which are deteriorated and aged presumably over many years. Sinusoidal infrared thermal wave using Halogen lamp is applied to the surface of the document in order to selectively magnify and record the thermal response of indian ink. The infrared image of the document captured in real time by infrared camera under the active external excitation shows the better sharpness and readability of Khitan characters than the optical image, from which many Khitan letters like ' ' and ' ' sounding as 'd' and 'ri' in English alphabet are detected and deciphered. It is concluded from the experiment that the active infrared thermography can be used as a promising method for digital reconstruction and preservation of ancient documents in the future.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.6
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pp.937-946
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1995
We proposed and efficient block segmentation and classification method for the document analysis using SGLDM(spatial gray level dependence matrix) and BP (back Propagation) neural network. Seven texture features are extracted directly from the SGLDM of each gray-level block image, and by using the nonlinear classifier of neural network BP, we can classify document blocks into 9 categories. The proposed method classifies the equation block, the table block and the flow chart block, which are mostly composed of the characters, out of the blocks that are conventionally classified as non-character blocks. By applying Sobel operator on the gray-level document image beforebinarization, we can reduce the effect of the background noises, and by using the additional horizontal-vertical smoothing as well as the vertical-horizontal smoothing of images, we can obtain an effective block segmentation that does not lead to the segmentation into small pieces. The result of experiment shows that a document can be segmented and classified into the character blocks of large fonts, small fonts, the character recognigible candidates of tables, flow charts, equations, and the non-character blocks of photos, figures, and graphs.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.7
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pp.76-90
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1994
In this paper, an efficient algorithm is proposed which recognizes the mixed document consisting of the printed Korean/alphanumeric texts and graphic images. In the preprocessing step an input document is aligned if necessary by rotating it. We obtain the rotation angle using the Hough transform and align the input document horizontally. Then we separate graphic image parts from text parts by considering chain codes of connected components. We further separate each character using vertical and horizontal projections. In the recognition step Korean and alphanumeric characters are classified and each of them is recognized hierarchically using several features. In summary an efficient recognition algorithm for mixed documents is proposed and its performance is demonstrated via computer simulations.
This paper presents a digital signature scheme for document image which directly embeds a signature onto the document. The time to take in signature is reduced by spreading of signature. Non-repudiation in origin, the 3rd condition of digital signature is realized by proposed digital signature scheme. The transmitter embeds the signature secretly and transfers it and the receiver makes a check of any forgery on the signature and the document, This scheme is compatible with the ITU-T.4(CCITT G3 or G4 facsimile standards).
Tran, Dieu Ni;Tran, Tuan Anh;Oh, Aran;Kim, Soo Hyung;Na, In Seop
International Journal of Contents
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v.11
no.4
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pp.77-85
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2015
Table detection is a challenging problem and plays an important role in document layout analysis. In this paper, we propose an effective method to identify the table region from document images. First, the regions of interest (ROIs) are recognized as the table candidates. In each ROI, we locate text components and extract text blocks. After that, we check all text blocks to determine if they are arranged horizontally or vertically and compare the height of each text block with the average height. If the text blocks satisfy a series of rules, the ROI is regarded as a table. Experiments on the ICDAR 2013 dataset show that the results obtained are very encouraging. This proves the effectiveness and superiority of our proposed method.
Kim, Gyeong-Rok;Jo, Jeong-Hyeok;Kim, Su-Hyeon;Lee, Dong-Hun;Kim, Hyeon-Seok;Kim, Hyeong-Chae
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2008.02a
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pp.235-236
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2008
A configuration of illumination for high-speed color document scanner has been proposed utilizing white light emitting diode and transparent plastic lightguide. The design of illumination system including lightguide for high optical efficiency and uniform image quality is performed based on a simulation using ray-tracing method. The device characteristics are also experimentally evaluated in terms of illumination distribution against longitudinal and transverse direction on document plane. Uniform illumination distribution about 85% of in longitudinal and transverse direction is realized by control of mechanical dimension and position of lightguide.
In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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