We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.104-120
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2022
In severe disaster situations, Emergency alert provide information for people to survive. However, the only device that can receive the Cell Broadcasting Service (CBS) of the Korean Public Alert System (KPAS), the Public Warning System (PWS), is Smart Phone and Receiving the disaster information is very limited. Therefore, this paper proposes a solution to the problem. First, we discover problems through the analysis of KPAS, and second, we propose Smart Watch and Navigation as devices to receive Emergency alert. The devices can receive disaster information through Bluetooth communication from Smart Phone and provide content such as disaster-related images and videos. Based on the proposed items, the application was developed, and as a result of the test, Smart Phone provided more disaster information like images and videos than current emergency alert, and the method of notification of emergency alert was varied. And Smart Watch and Navigation received disaster information successfully through Smart Phone, which also provided various disaster information like images and videos. The developed application has expanded functionally than the existing emergency alert and can benefit many people in emergency situations.
Jeon, Yun Chae;Choi, Hyeri;Yoon, Ki-Cheol;Kim, Gwang Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.2
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pp.267-273
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2021
Recently, the small-size mobile robots with remote-control are rapidly growth which market of mobile is increased in the world. Especially, the smart-phones are widely used for interface device in the small size of a mobile robot. The research goal is control system design which is applied to miniaturization of a mobile robot using smart-phone and it can be confirmed performance for designed system. Meanwhile, the fabrication of mini-mobile robot can also be remote-control operation through the WIFI performance of a smart-phone. The smart-phone is used to remote-control for robot operation which control data transmit to robot via the WIFI network. To drive the robot, we can observe by the smart-phone screen and it can easily adjust the robot drive condition and direction by smart-phone button. Consequentially, there was no malfunction and images were printed out well. However, in drive, because of blind spot, robot was bumped into obstacle. Therefore, the additional test is necessary to sensor for blind spot which sensor can be equipment to mobile robot. In addition, the experiment with robot object recognition is needed.
In this paper, the principle of devices which can magnify images without distorting the images is described. When the device is put on a smart phones, viewers can see the magnified images. Magnified images can be few 100 times bigger than the original images. Therefore, viewers can see movie theater size images with the device put on a smart phone. Two different schemes are explained in the paper and one realization of the device is presented. The device can be used in many different application areas.
The study was designed to transmit ECG(electrocardiogram) images from iPhone in order to check validity. Especially, web examined ECG transmissions from smart phones image viewer are good enough to secure clinical information and confirmed with visual. In result, it took 3 to 5 seconds for ECG viewer transmitting from a smart phone to display an image on mobile server to user's phone. For image valuation, we magnified the ECG image 100% or 200% at a resolution of $480{\times}320$ checking PQRST wave and found that it was both possible to see an accurate PQRST wave with all the trial data and to divide it into 1mm level of grid.
Even though the features of the products are almost identical, customers' reactions to each product are quite different depending on the brand image. The purpose of this study is to verify the effects of smart phone's brand images on customer's satisfaction and loyalty and compare the differences between user groups of the Galaxy and iPhone, two representative brands of smart phone. In order to do this, their brand images were classified into functional, symbolic and experiential brand images, and customer's loyalty was also classified into attitudinal and behavioral ones to empirically confirm the influence of those factors. The findings showed that functional and experiential brand images had a positive effect on their level of satisfaction, while symbolic brand images did not have a significant effect on it. Furthermore, it was found that the satisfaction level had a significant effect on attitudinal and behavioral loyalty, and attitudinal loyalty also had a significant effect on behavioral loyalty. Finally, a multiple group analysis of the user groups of Galaxy and iPhone determined that there was a statistically significant difference in the channel between customer satisfaction and attitudinal loyalty.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.6
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pp.155-164
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2011
APP based on the smart phone is being utilized to various scopes such as medical services in hospitals, financing services at banks and credit card companies, and ubiquitous technologies in companies and homes etc. In this service environment, exposures of smart phones cause loss of assets including leaks of official/private information by outsiders. Though secret keys, pattern recognition technologies, and single image authentication techniques are being applied as protective methods, but they have problems in that accesses are possible by utilizing static key values or images like pictures. Therefore, this study proposes a face authentication technology for protecting smart phones from these dangerous factors and problems. The proposed technology authenticates users by extracting key frames of user's facial images by real time, and also controls accesses to the smart phone. Authentication information is composed of multiple key frames, and the user' access is controlled by distinction algorism of similarity utilizing DC values of image's pixel and luminance.
The smart phone application to provide auto identification and answer explanation of multiple choice answer for each OMR answer item in the test paper different from ordinary OMR test by using smart phone is very useful in terms of a self learning and a smart learning. In this paper, smart phone application of OMR mark identification for each question item in test paper is proposed. QR code for each OMR answer is provided for the encrypted correct answer and the reference location of multiple choice answer rectangle location. The OMR answer region is extracted and the marked answer is identified in each question of test paper, in order to compare between the marking answer and the correct answer. Experimental result of smart phone application of the proposed algorithm for the OMR answer images with various size and direction shows excellent recognition performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.19-25
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2023
In this paper, we propose a method for improving raw images captured in a low light condition based on deep learning considering the image signal processing. In the case of a smart phone camera, compared to a DSLR camera, the size of a lens or sensor is limited, so the noise increases and the reduces the quality of images in low light conditions. Existing deep learning-based low-light image processing methods create unnatural images in some cases since they do not consider the lens shading effect and white balance, which are major factors in the image signal processing. In this paper, pixel distances from the image center and channel average values are used to consider the lens shading effect and white balance with a deep learning model. Experiments with low-light images taken with a smart phone demonstrate that the proposed method achieves a higher peak signal to noise ratio and structural similarity index measure than the existing method by creating high-quality low-light images.
Recently mobile users can access to internet using smart phone at any place and any time, through which they can search and share information. In addition, as the sensors with high-tech functions become cheaper and miniaturized along with the development of MEMS (micro-electo mechanical systems) technology, the extent to utilize smart phone is increasing. Smart phone is equipped with various sensors such as high-resolution camera, GPS, gyroscope and magnetic sensor, which is an appropriate system configuration for remote monitoring research using camera. The remote monitoring system requires camera for video and internet network to send video, for which it has a limitation that it is influenced by the monitoring location. This study is aimed to design and develop the monitoring app. which can be remotely monitored using smart phone technology. The developed monitoring app was designed to take images of ROI (region of interest) within the specified time and to automatically send the images to the server. The developed app. is also possible to be remotely controlled by SMS (short message service). The monitoring proposed in this study can take high-resolution images using CMOS built in the smart phone and send the images and information to the server automatically at any place and any time using 3G and Wi-Fi networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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