본 논문은 활자 인쇄선 분석과 이에 따른 클래스 분류를 제안한다. 활자 인쇄선 분석은 영문 인쇄체 인식에 있어 불가결한 요소이다. 활자 인쇄선 분석은 문자 인식에서 문자 분할을 위한 전처리 단계이다. 본 논문은 두 부분으로 나뉘는데, 첫 부분에서는 단어 간 활자 인쇄선 분석을 통한 단어 활자선 클래스를 정의한다. 두 번째 부분에서는 문자 간 활자 인쇄선 분석을 통한 문자 활자선 클래스를 정의한다. 이렇게 정의된 단어 활자선 클래스와 문자 활자선 클래스는 문자 분할시 정확한 문자 분할을 위하여 사용된다.
Optical library system consists of disc magazines, cabinets, transfer robot and drive. Transfer robot delivers desired disc or magazine in cabinet to drive which reads data of disc. Conventional archive system stores discs in a line and transfer robot moves in one dimension. However, to store more discs, new optical archive system, optical library system, is developed which stores discs in two dimension like bookcase. Transfer robot should know the position and stored data of desired magazine to get correct data. In this paper, addressing algorithm using optical character recognition is proposed. Proposed algorithm is evaluated by experiments with implemented system.
본 논문에서는 모바일 단말을 이용한 광학문자인식(OCR) 기반의 개인 처방전 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자 개인처방전의 정보들을 자동으로 인식하여 입력할 수 있는 기술이다. 또한, 문자 인식률을 높이기 위하여 기존의 시스템에 전처리과정을 추가함으로써 성능개선을 하였다. 본 시스템을 이용한 그 응용 예로써 개인 처방전 관리 시스템, 알람 서비스, 의약정보 등을 구현하였다.
시각신경계의 특정추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field)모델을 이용하여 한자의 획의 분리 및 추출에 관한 방법을 제안한다. 한자의 복잡한 정보에 대한 분리 추출과 데이터베이스화 등은 더욱 명백한 처리과정을 필요로하고 있다. 본 기법의 특 징은 망막과 대뇌 시각영역의 특징추출 기구인 수용영역을 모델링 하였고 신경세포 입력 방식에 따라 국소적인 처리에서 얻어진 정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으로서 그 기능성과 유효성을 확인할 수 있었다.
This paper presents a typographical analyses and classes. Typographical analysis is an indispensable tool for machine-printed character recognition in English. This analysis is a preliminary step for character segmentation in OCR. This paper is divided into two parts. In the first part, word typographical classes from words are defined by the word typographical analysis. In the second part, character typographical classes from connected components are defined by the character typographical analysis. The character typographical classes are used in the character segmentation.
The pulmonary function test (PFT) is an essential data source for evaluating the effect of drugs on the lungs or the status of lung function. However, the numeric values of PFT cannot be easily used for clinical studies without labor-intensive manual efforts, because PFTs are usually recorded as image files. This study was aimed at constructing a de-identified, open-access PFT database with various clinical information. For constructing the PFT database, optical character recognition (OCR), regular expression, and the parsing technique were used to extract alphanumeric data from the PFT images in a Korean tertiary teaching hospital. This longitudinal observational database contains 413,000 measurements of PFT from 183,000 patients.
We propose a novel method to precisely detect car license plates by locating main characters, which are printed with large font size. The regions of the main characters are directly detected without detecting the plate region boundaries, so that license regions can be detected more precisely than by other existing methods. To generate a binary image, multiple thresholds are applied, and segmented regions are selected from multiple binarized images by a criterion of size and compactness. We do not employ any character matching methods, so that many candidates for main character groups are detected; thus, we use a neural network to reject non-main character groups from the candidates. The relation of the character regions and the intensity statistics are used as the input to the neural network for classification. The detection performance has been investigated on real images captured under various illumination conditions for 1000 vehicles. 980 plates were correctly detected, and almost all non-detected plates were so stained that their characters could not be isolated for character recognition. In addition, the processing time is fast enough for a commercial automatic license plate recognition system. Therefore, the proposed method can be used for recognition systems with high performance and fast processing.
본 연구에서는 광기술을 이용한 보고서 서지정보와 원문정보를 관리할 수 있는 보고서관리시스템을 개발하였다. 시스템을 현재 상업적으로 보급되고 있는 문서용 광화일링시스템과의 비교평가를 통하여 보고서관리에 적합하고, 도서관 업무에 효율화에 직접적으로 기여할 수 있는 구조로 설계되었으며, 디지탈 이미지 처리기술, MARC 표준, 영문 OCR등의 기술이 사용되었다. (키워드 : 디지탈 이미지, 광기술, 전문데이타베이스, 표준화, 기술보고서, MARC, 광학문자인식)
자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 번호판의 촬영 각도, 크기, 밝기에 대한 성능평가 결과에 관해 기술하였다.
전적으로 수입에 의존하는 마크판독장치(OMR : Optical Mark Reader)와 문자판독장치(OCR : Optical Character Reader)는 Line scan 방식으로 급지장치가 복잡하며 용지에 제한을 받는 등의 단점을 갖는다. 본 논문에서는 새로운 방식인 CCD카메라와 디지타이져를 입력장치로 하여 영상처리와 패턴인식에 근거한 마크와 숫자를 동시에 실시간 인식 가능한 일명 OMCR(Optical Mark and Character Reader) 시스템을 연구, 개발하였다. 또한 착오에 의하여 마크를 잘못 기입함으로써 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위한 표기방법으로 마크 대신에 제한된 7-segment의 및 필기체 숫자형식을 본 논문에서 제안하였다. 대학의 입학원서, 입시답안지, 수강신청, 성적평가표 및 주소에 대한 수만장의 마크용지와 영수증에 포함된 40개 이내인 인쇄체 숫자부분에 대한 문자용지를 실험대상으로 하였다. 실험결과, 마크용지와 문자용지 모두 판독 에러없이 초당 3~4장의 실시간 판독이 가능하였으며 line scan 방식의 OMR이나 OCR이 갖는 단점을 해결하였음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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