http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 안권재 (검색결과 4 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
안권재(Kwon-Jae An),김계영(Gye-Young Kim) 한국컴퓨터정보학회 2010 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
본 논문에서는 동영상에서 비교적 단일 색상의 배경과 문자를 갖는 캡션을 문자인식을 위하여 문자와 배경간의 명암값 결정에 관한 내용이다. 먼저 캡션에 대해 그레이 스케일로 전환을 한 후, Otsu 방법[1]을 이용하여 이진화를 수행한다. 이 후 이진화 영상에서 흰색영역 검은색영역에 대해 각각 최대 내접 정사각형을 산출한다. 다음으로 각각의 영역에서 산출된 최대 내접 정사각형의 분산의 대소를 비교하여 문자영역과 배경영역을 결정한다. 이후 전역적인 잡음을 제거하기 문자영역에 대해 Otsu 방법을 이용하여 최종 문자영역을 결정한다. 제안된 방법의 문자영역의 명암값 결정 정확도는 약 99%로 매우 우수한 성능을 보였다.
-
DCT계수와 천이지도 분석을 이용한 개선된 영상 내 자막영역 검출방법
안권재(Kwon-Jae An),주성일(Sung-Il Joo),김계영(Gye-Young Kim),최형일(Hyung-Il Choi) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.4
본 논문은 DCT계수와 천이지도 분석을 이용하여 영상 내 자막영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존 DCT계수 분석방법을 이용한 문자영역탐지 방법은 검출률은 높으나 오검출률이 매우 높은 단점이 있고, 천이지도를 이용한문자영역 탐지 방법은 임계값이 정적이기때문에 문자영역 검증단계에서 실제문자영역이 기각되는 일이 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT계수 분석방법을 이용하여 유망문자영역맵을 작성하고 이를 천이지도를 이용한 문자영역탐지 방법에 적용하여 임계값을 단계별로 정한다. 그 결과로서 DCT계수 분석을 이용한 문자영역검출방법에 비해 오검출률이 크게 감소하였으며, 기존 천이지도를 이용한 문자영역검출 방법보다 검출률이 크게 향상되었다. In this paper, we proposed the method for detecting text region on image using DCT-coefficient and transition-map analysis. The detecting rate of traditional method for detecting text region using DCT-coefficient analysis is high, but false positive detecting rate also is high and the method using transition-map often reject true text region in step of verification because of sticky threshold. To overcome these problems, we generated PTRmap(Promising Text Region map) through DCT-coefficient analysis and applied PTRmap to method for detecting text region using transition map. As the result, the false positive detecting rate decreased as compared with the method using DCT-coefficient analysis, and the detecting rate increased as compared with the method using transition map.
-
안권재(Kwon-Jae An),김계영(Gye-Young Kim) 한국컴퓨터정보학회 2011 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1
본 논문은 동영상 내 삽입된 자막을 문자인식이 가능하도록 문자영역을 이루는 화소를 추출하는 방법을 제안한다. 최초 자막영상을 통계학적 방법을 이용하여 색상극성을 결정한다. 이 후 색상극성에 따른 잡음제거 방법을 명암값기반과 형태학적기반으로 달리한다. 제안된 방법은 각 색상결정에 따른 적합한 잡음제거를 수행함으로서 추출된 화소들이 이루는 문자영역의 영상을 이용하여 문자인식을 수행하였을 때 기존방법보다 높은 문자인식률을 보였다.
-
장석우,안권재,김계영 한국차세대컴퓨팅학회 2015 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.11 No.3
디지털 비디오 데이터의 효과적인 색인과 검색을 위해서는 비디오 영상 안에 존재하는 자막을 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 DCT(discrete cosine transform) 계수와 에지를 이용하여 입력 영상 안에 포함된 자막 을 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 자막이 존재할 것이라고 예상되 는 후보 자막 영역을 수평과 수직 방향의 고주파 특징을 이용하여 검출한다. 그런 다음, 후보 자막 영역에서 자막을 형성하는 영역들만을 에지의 군집화를 통해 추출한다. 그리고 앞에서 추출한 자막 영역에서 배경을 제외하고 문자만 을 추출한다. 마지막으로, 추출된 자막 영역이 비 자막 영역을 포함하지 않고 실제 자막 영역만을 포함하고 있는지 를 신경망을 이용하여 최종적으로 검증한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 자막 영역 검출 알고리즘이 서로 다른 상황에서 자막을 강건하게 추출한다는 것을 여러 가지의 실험을 통해 보여준다. Utilizing captions is very important for effective video indexing and retrieval in digital video data. In this paper, we propose a method of robustly detecting captions using DCT(discrete cosine transform) coefficients and edges in input images. The suggested method first detects candidate caption regions by using horizontal and vertical high-frequency DCT coefficients. The method then obtains character regions containing captions from candidate regions through edge clustering. Subsequently, we separate captions from background in the obtained candidate region. Finally, we determine actual caption regions among candidate regions using an artificial neural network. Experimental results show that the proposed method can robustly extract caption regions from different input images.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
