Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.9
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pp.758-765
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2001
This paper proposes a method to automatically extract stable visual landmarks from sensory data. Given a 2D occupancy map, a mobile robot first extracts vertical line features which are distinct and on vertical planar surfaces, because they are expected to be observed reliably from various viewpoints. Since the feature information such as position and length includes uncertainty due to errors of vision and motion, the robot then reduces the uncertainty by matching the planar surface containing the features to the map. As a result, the robot obtains modeled stable visual landmarks from extracted features. This extraction process is performed on-line to adapt to an actual changes of lighting and scene depending on the robot’s view. Experimental results in various real scenes show the validity of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.29
no.1
s.232
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pp.123-130
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2005
A digital in-line holographic particle image velocimetry (HPIV) which can be applied to measure three-dimensional velocity fields of turbulent flows was developed. There are three different implementation methods of HPIV: traditional film-based HPIV, intermediate HPIV and digital HPIV. The traditional film-based HPIV and intermediate HPIV method is rather troublesome to do experiments and takes long calculation time, compared with the digital HPIV, Configuration of the digital in-line HPIV is simple and the data processing routine is similar to conventional 2D PIV methods. The digital HPIV velocity field measurement consists of four steps: recording, numerical reconstruction, particle extraction and velocity extraction. In the velocity extraction process, we improved PTV algorithm to extract the displacement of particle each placed in 3D space. The developed digital in-line HPIV system was applied to a vertical jet flow. The 3D velocity vectors measured by the digital HPIV method in the near field are in a good agreement with 2D PIV results.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.9
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pp.559-566
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2005
An effective do-blurring algorithm is proposed to remove the blur of the even and the odd line images of the interlaced scan type camera. n the object or the camera moves fast while the interlaced scan type digital camera is acquiring images, blur is often created due to the misalignment between two images of even and odd lines. In this paper, the blurred original image is separated into the even and the odd line images of the half size. Two full sized images are generated using interpolation technique based on these two in ages. Again, these images are signed and combined through the processes of feature extraction, matching, sub-pixel matching, outlier removal, and mosaicking. De-blurring simulations about the images of different camera motions have been done.
Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.
In geology, lineament features have been used to identify geological events, and many of scientists have been developed the algorithm that can be applied with the computer to recognize the lineaments. We choose several edge detection filter, line detection filters and Hough transform to detect an edge, line, and to vectorize the extracted lineament features, respectively. firstly the edge detection filter using a first-order derivative is applied to the original image In this step, rough lineament image is created Secondly, line detection filter is used to refine the previous image for further processing, where the wrong detected lines are, to some extents, excluded by using the variance of the pixel values that is composed of each line Thirdly, the thinning process is carried out to control the thickness of the line. At last, we use the Hough transform to convert the raster image to the vector one. A Landsat image is selected to extract lineament features. The result shows the lineament well regardless of directions. However, the degree of extraction of linear feature depends on the values of parameters and patterns of filters, therefore the development of new filter and the reduction of the number of parameter are required for the further study.
To determination of antioxidant substance homoorientin, from Phyllostachys bambusoides leaves, the ultrasonic extraction and HPLC on-line $ABTS^+$ screening method were empolyed. Also, the various experimental variables such as the frequency and time of ultrasonic system were investigated and homoorientin was extracted efficiently at the low frequency 35 kHz and the extraction time 60 min. The values were positive peak 1574.71 (relative area, 23.67%) and negative peak 6924.34 (relative area, 1.23%), respectively. This HPLC on-line $ABTS^+$ screening method was rapid and efficient to search for antioxidants from natural products. These results will provide a database for investigating the constituents of natural products and the resources of pharmaceutical and cosmetic products.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.233-238
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2004
This study deals with the extraction of highway's superelevation using digital imagery which are economic method in constructing database for the side of highway management. Using CCD camera, both center line and shoulder of highway are measured by analyzing the result value and enough result values were obtained. This study is expected to become effective method for extraction of highway alignment elements in the Digital Photogrammetry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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