This paper presents a new non-constraining online optical handwritten signature reconstruction system that, in the main, makes use of a transparent glass pad placed in front of a color camera. The reconstruction approach allows efficient exploitation of hand activity during a signing process; thus, the system as a whole can be seen as a viable alternative to other similar acquisition tools. This proposed system allows people with physical or emotional problems to carry out their own signatures without having to use a pen or sophisticated acquisition system. Moreover, the developed reconstruction signature algorithms have low computational complexity and are therefore well suited for a hardware implementation on a dedicated smart system.
Essa, Nada;El-Daydamony, Eman;Mohamed, Ahmed Atwan
ETRI Journal
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제40권6호
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pp.774-787
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2018
Arabic handwriting segmentation and recognition is an area of research that has not yet been fully understood. Dealing with Arabic ligature segmentation, where the Arabic characters are connected and unconstrained naturally, is one of the fundamental problems when dealing with the Arabic script. Arabic character-recognition techniques consider ligatures as new classes in addition to the classes of the Arabic characters. This paper introduces an enhanced technique for Arabic handwriting recognition using the deep belief network (DBN) and a new morphological algorithm for ligature segmentation. There are two main stages for the implementation of this technique. The first stage involves an enhanced technique of the Sari segmentation algorithm, where a new ligature segmentation algorithm is developed. The second stage involves the Arabic character recognition using DBNs and support vector machines (SVMs). The two stages are tested on the IFN/ENIT and HACDB databases, and the results obtained proved the effectiveness of the proposed algorithm compared with other existing systems.
소규모 상점은 상품 관리를 대부분 수기에 의존하고 있다. 이러한 수기 관리는 다양한 제품의 입출고 현황을 관리하는데 제한적이며 실시간 상품현황 관리는 별도의 통계 시스템을 이용해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발된 기존의 POS 시스템은 고가의 비용 및 공간의 제약으로 중대형 및 특수매장 위주로 운용되고 있다. 이 때문에 소규모 상점의 수기에 의한 상품관리 대신 비용부담이 적지만 자동화된 새로운 상품관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 NFC 기능을 탑재한 스마트폰을 활용하여 소규모 상점에서 판매되는 상품을 실시간으로 관리할 수 있는 시스템을 개발하였다.
One of the biggest problems of skeletonization is the occurrence of distortions at the junction point of the final binary image. At the junction area, a single point usually becomes a small stroke, and the corresponding trajectory task, as well as the OCR, consequently becomes more complicated. We therefore propose an adaptive post-processing method that uses an adaptive threshold technique to correct the distortions. Our proposed method transforms the distorted segments into a single point so that they are as similar to the original image as possible, and this improves the static handwriting images after the skeletonization process. Further, we attained promising results regarding the usage of the enhanced skeletonized images in other applications, thereby proving the expediency and efficiency of the proposed method.
많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.
Recently, the research for the mobile computing such as PDA, Palm PC and wearable computing related technologies is widely under development, specially for the input device. Among the mobile input methods are speech recognition, handwriting recognition and cording type. However these systems have the problems of the data input appraratus like input speed and recognition rate. This paper presents the Glove-based input device which could solve the system's data input problem. By the experimental results suggest the method of proposional input method that utilize the hand's movement is appropriate for the effective mobile input devices.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3594-3607
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2017
The traditional feature extraction methods such as principal component analysis (PCA) cannot obtain the local structure of the samples, and locally linear embedding (LLE) cannot obtain the global structure of the samples. However, a common drawback of existing PCA and LLE algorithm is that they cannot deal well with the sparse problem of the samples. Therefore, by integrating the globality of PCA and the locality of LLE with a sparse constraint, we developed an improved and unsupervised difference algorithm called Sparse Difference Embedding (SDE), for dimensionality reduction of high-dimensional data in small sample size problems. Significantly differing from the existing PCA and LLE algorithms, SDE seeks to find a set of perfect projections that can not only impact the locality of intraclass and maximize the globality of interclass, but can also simultaneously use the Lasso regression to obtain a sparse transformation matrix. This characteristic makes SDE more intuitive and more powerful than PCA and LLE. At last, the proposed algorithm was estimated through experiments using the Yale and AR face image databases and the USPS handwriting digital databases. The experimental results show that SDE outperforms PCA LLE and UDP attributed to its sparse discriminating characteristics, which also indicates that the SDE is an effective method for face recognition.
This study intends to confirm if it is effective in improving the problem behaviors by applying "Logical Consequence" suggested by Adler to the class management. The researcher who is in charge of the 4th grade class of elementary school in G city applied Adlerian logical consequence to her children, observed and examined the effectiveness of reducing the problem behaviors by the qualitative study method of in-depth interview from March to October. The problem behaviors treated in this study includes irrelevant remarks and gossip in school time, no preparation for taking lessons in time, no preparation of a textbook and a supply, no involvement in doing homework, scribbling and poor handwriting on a textbook, teasing a friend (abusive language, joking, violence), indoor running, no involvement in doing a task, being late and no arrangement of indoor shoes. In conclusion, this study indicated that the use of Logical Consequence was relatively effective in improving the problem behaviors and more effective in individual behaviors rather than group's behaviors. While the problem behaviors conducted in a class in the daily routine were effective at the point of the occurred problems, the problem behaviors occurred at the point of time related to a home or the finish of daily routine were ineffective.
현재 국방시뮬레이션 분야에서 통합시험을 위해 각각의 실 장비 및 모의기(Simulator)들 자체 로깅정보는 자동화가 되어있다. 통합시험시스템의 특이사항은 시험일지로 작성하고 있지만, 자동화가 되어 있지 않아 여전히 운용자의 수기작성 또는 파일작성에 의존하고 있어, 기록 내용 부실 및 동일 내용 반복작성 등 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 자동 시험일지 기록 프로그램을 제안하고자 한다. 자동 시험일지 기록프로그램은 프레임워크 기반 기술을 활용해 시험일지에 기록해야 할 정보를 운용통제컴퓨터와 운용자로부터 수신 받아 일지를 기록해준다. 자동 시험일지 기록프로그램이 운용자의 반복적인 시험내용을 안정적으로 기록할 수 있게 한다. 또한, 시험 운용인원이 제한적이어도 운용자가 통합시험에만 집중할 수 있도록 효율성을 높여주었다.
의료, 화학 분야의 연구실에서 사용되는 시스템은 일반적으로 내부 온도만 측정하여 보관하고 내부의 시약 관리를 수기로 기록한다. 이로 인해 시약 보관 시 내부에서 발생하는 문제를 실시간으로 인식하지 못해 사고가 발생하고 시약 보관 시 사용 기록이 누락되어 효율적인 시약 관리에 대한 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 실험실에서 임베디드 보드와 센서를 활용해 시약을 효과적으로 관리하는 시약 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 NFC(Near Field Communication)를 이용해 시약의 정보를 데이터화 하여 관리자가 위험 시약을 등록 및 관리하고, 시약 사용자를 식별 할 수 있으며, 온도, 습도, VOC 센서들을 활용하여 제어하게 한다. 또한 특정 위험 상황 발생 시 관리자에게 메시지를 전달하여 알려준다. 이는 실험실에서 효율적인 시약 관리를 가능하게 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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