• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2312-2325
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• 2013

In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.345-359
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• 2017

Optical Character Recognition (OCR) that has been a main research topic of computer vision and artificial intelligence now extend its applications to detection of text area from video or image contents taken by camera devices and retrieval of text information from the area. This paper aims to implement a binarization algorithm that removes user intervention and provides robust performance to outdoor lights by using TopHat algorithm and channel transformation technique. In this study, we particularly concentrate on text information of outdoor signboards and validate our proposed technique using those data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.875-878
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• 2004

Researching in text detection and segmentation has been done for a long period in the OCR area. However, there is some other area that the text detection and segmentation from images can be very useful. In this report, we first propose the design of a mobile translator system which helps non-native speakers to understand the foreign language using ubiquitous mobile network and camera mobile phones. The main focus of the paper will be the algorithm in detecting and segmenting texts embedded in the natural scenes from taken images. The image, which is captured by a camera mobile phone, is transmitted to a translator server. It is initially passed through some preprocessing processes to smooth the image as well as suppress noises. A threshold is applied to binarize the image. Afterward, an edge detection algorithm and connected component analysis are performed on the filtered image to find edges and segment the components in the image. Finally, the pre-defined layout relation constraints are utilized in order to decide which components likely to be texts in the image. A preliminary experiment was done and the system yielded a recognition rate of 94.44% on a set of 36 various natural scene images that contain texts.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.115-124
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• 2022

본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 일반적으로 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 실험결과 YOLOv3는 문자열 탐지에 비교적 약점을 보이지만 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하였다. 따라서, 이들 YOLO 신경망 기반 문자열 탐지방법이 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 전망한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.528-537
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• 2015

Text in images is one of the most important cues for understanding a scene. In this paper, we propose a novel approach based on interest points to localize text in natural scene images. The main ideas of this approach are as follows: first we used interest point detection techniques, which extract the corner points of characters and center points of edge connected components, to select candidate regions. Second, these candidate regions were verified by using tensor voting, which is capable of extracting perceptual structures from noisy data. Finally, area, orientation, and aspect ratio were used to filter out non-text regions. The proposed method was tested on the ICDAR 2003 dataset and images of wine labels. The experiment results show the validity of this approach.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-9
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• 2014

최근 Mobile Mapping System을 활용한 영상의 수집과 도로표지 속성정보의 자동 인식을 위한 연구가 진행되고 있다. 도로표지는 판의 규격, 글씨크기 및 배치가 다양하고 가로수 등 타 시설물의 간섭으로 인해 일정한 패턴을 찾아 정보를 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 다양한 크기의 한글 문자가 있거나, 한글문자 주변에 심벌이 위치한 도로표지에 대해서도 국문지명을 성공적으로 검출하기 위해서는, 한글문자 템플릿에 의존하지 않는 새로운 국문지명 검출 방법이 필요하다. 그 새로운 한 방법으로서, 점진적 좌측방향으로의 블럽 투사(incremental right-to-left blob projection, IRBP)를 제시하고, 그 가능성과 개선 정도를 평가하였다. 성능 평가하기 위하여, 60개의 도로표지 영상 데이터로 기존의 한글 템플릿을 사용하는 경우와 비교하여 성능을 평가하였다. 전반적으로, IRBP 방법으로 국문지명 검출 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2007

본 논문에서는 디지털 비디오를 위한 획기반 자막 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 자막 탐지, 자막 위치 찾기 자막 분리 단계와 분리된 자막에 대한 기하학적 검증 과정으로 구성된다. 자막 탐지 단계는 연속적으로 입력되는 프레임 중 자막이 존재하는 프레임을 찾는 단계로써, 주어진 프레임으로부터 자막이 될 가능성이 높은 점, 즉 씨앗점을 추출한 다음 씨앗점에 대하여 모폴로지 연산을 수행한다. 자막 위치 찾기 단계는 자막이 존재하는 프레임에서 자막의 위치를 찾는 단계로써, 씨앗점을 포함하는 에지에 대한 모폴로지 연산과 프로젝션을 통해 수행된다. 자막 분리 단계에서는 자막과 배경의 색상 분포와 복잡한 배경을 고려하여 자막을 강건하게 분리한다. 마지막으로 자막에 대한 사전 정보를 이용하여 분리된 자막에 대한 기하학적 검증 과정을 수행하여 최종 결과를 얻는다.

• International Journal of Contents
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• 제11권2호
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• pp.15-19
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• 2015

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.847-852
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• 2010

자연 영상 내에 포함된 텍스트는 영상의 다양하고 중요한 특징을 갖는다. 그러므로 텍스트를 검출하고 추출하여 인식하는 것이 중요한 연구대상으로 연구되고 있다. 최근 모바일 폰 카메라를 기반으로 다양한 분야에서 많은 응용 기술이 연구 개발되고 있다. 본 논문은 에지 및 연결요소를 이용한 장면 텍스트 검출 방법을 제안한다. 그레이스케일 영상으로부터 에지 성분 검출과 지역적 표준편차를 이용하여 텍스트 영역의 경계선을 검출하고, RGB 컬러공간의 유클리디안 거리를 기준으로 연결요소를 검출한다. 검출된 에지 및 연결요소를 레이블링하고 각각 영역의 외곽사각형을 구한다. 텍스트의 휴리스틱 이용하여 후보 텍스트를 추출한다. 후보 텍스트 영역을 병합하여 하나의 후보 텍스트 영역을 생성하고, 후보 텍스트의 지역적 인접성과 구조적 유사성으로 후보 텍스트를 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출하였다. 실험결과 에지 및 컬러 연결요소 특징을 상호 보완함으로서 텍스트 영역의 검출률을 향상시켰다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1271-1279
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• 2020

문자 영역 검출이란 수기 혹은 인쇄된 문서에서 문자의 영역을 검출하는 기술이다. 검출된 문자 영역들은 인식 단계를 거쳐 디지털화되며 이는 활용 목적에 따라 다양한 곳에서 활용된다. 하지만 문자 단위의 검출 결과는 대용량 문서를 인식해야 하는 산업 현장의 문자 인식 단계에는 적합하지 않다. 또한, 문서 내 존재하는 표는 문자 영역 검출 단계에서 오검출을 야기하며 이는 문자 인식 단계에서 악영향을 끼친다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 표의 테두리 정보를 활용한 문자 영역 검출 방법을 제안한다. 표의 테두리 정보를 활용하기 위하여 제안하는 방법은 2개 디코더를 추가하고 간접적인 학습을 유도하기 위하여 각 디코드의 흐름을 조절하였다. 실험을 통해 표의 테두리 유사 라벨을 이용한 약지도 학습 방법이 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.