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책표지 영상에서 모폴리지 재구성 연산을 이용한 문자 영역 검출
권교현(Gyo-Hyoun Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byeong-Min Jeon) 한국엔터테인먼트산업학회 2011 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.5 No.2
최근 휴대전화를 이용한 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 그에 따른 응용 소프트웨어 및 다양한 컨텐츠가 중요하게 인식되고 있다. 특히 모바일 기기에 탑재된 카메라로 획득한 영상에서 문자 정보를 추출하여 실생활에 활용하는 연구는 중요하다. 영상에서 문자를 인식하기 위해서는 우선 문자 영역의 검출이 전단계로 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 문자 영역의 픽셀값에 따른 지역적 유사성을 바탕으로 열림/닫힘 연산 결과에 따른 그룹화 하는 과정을 수행함으로써 영상 전체에 존재하는 개별 영역을 식별하는 연결 요소 기반 방법의 특징을 고려한 모폴로지 재구성 연산을 이용하여 문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 이것은 영상의 형태를 유지하면서 잡음을 제거하여 후보문자 영역을 검출하고, 검출 된 후보 문자영역 중에 문자가 갖는 특성을 고려한 인접성과 유사성으로 문자 여부를 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 모폴로지 재구성 연산을 이용하여 실험한 결과영상의 형태를 유지하면서 잡음을 제거하여 문자 영역 검출의 정확률과 속도가 효과적이었다.
로드뷰 영상에서 번호판 숫자의 에지 특징을 이용한 자동차 번호판 영역 검출
권교현(Gyo-Hyeon Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byoung-Min Jun) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
본 논문은 로드뷰 영상에서 개인정보 보호를 위해 자동차 번호판을 보이지 않도록 처리하기 위해서 번호판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 에지를 검출하고 번호판 숫자 영역의 에지 특징을 분석하여 번호판 후보 영역을 검출한 후, 번호판 영역의 구조적인 특징을 이용하여 최종적으로 번호판 영역을 검출하였다. 실험결과, 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 정확률 87%, 재현률 83%의 검출결 과를 얻었다.
자연 영상에서 Double Edge 특징을 이용한 자동차 번호판 숫자 영역 검출
권교현(Gyo-Hyeon Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byoung-Min Jun) 한국엔터테인먼트산업학회 2014 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.11
본 논문은 모바일 기기로 획득한 자연 영상에서 개인 정보의 보호를 위해 자동차 번호판을 보이지 않도록 처리하기 위해서 번호판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 자연 영상에서 획득한 컬러 영상을 gray 영상으로 변환 후 영상의 Edge를 검출하고 번호판 숫자 영역의 double Edge 특징을 분석하여 번호판 후보 영역을 검출한 후, 번호판 영역의 구조적인 특징을 이용하여 최종적으로 번호판 영역을 검출하였다. 실험결과, 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 번호판 숫자 영역은 정확률 82%, 재현률 86%의 검출결과를 얻었다.
모바일 영상에서 에지-기반 방법을 이용한 한글 문자 영역 검출
권교현(Gyo-Hyoun Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byeong-Min Jeon) 한국엔터테인먼트산업학회 2011 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.8 No.1
최근 모바일 기기를 이용한 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 모바일 응용 소프트웨어 또한 중요하게 인식되고 있다. 모바일 기기로 획득한 영상 내에서 문자 정보를 추출하여 실생활에 활용하는 연구도 진행되고 있다. 영상에서 문자를 인식하기위해서는 우선 문자 영역의 검출이 전단계로 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 문자 영역의 에지 기반 방법의 특징을 고려하여 복잡한 배경 및 조명이 있는 영상 등에서 문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 성분 검출은 잡음에 민감하지 않으면서 강한 에지 추출의 특징을 가진 Canny-Edge연산자를 이용하여 검출하고 검출된 에지 성분을 레이블링하여 각 성분에 대해 문자가 갖는 수평, 수직 방향의 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 검출된 후보 문자영역 중에 문자가 갖는 특성을 고려한 인접성과 유사성으로 문자 여부를 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험한 결과 에지 기반 방법을 이용한 방법은 복잡하고 자연 영상에 존재한 다양한 형태의 문자 영역을 효과적으로 검출하였다.
형태학적 재구성 연산을 이용한 안내 표지판 영상의 텍스트 영역 검출
권교현(Gyo-Hyoun Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byeong-Min Jeon) 한국엔터테인먼트산업학회 2010 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.6 No.1
본 논문은 문자 영역 검출에 관한 연구로써 기존 문자영역 검출 방법의 문제점을 개선하여, 안내표지판 영상에 포함된 문자를 적은 제약으로 향상된 검출률을 갖는 방법을 제안한다. 먼저, 명도 영상에서 Canny-Edge 검출기을 이용한 에지 성분 검출과 형태학적 재구성 연산에 의한 연결요소를 검출하여 각각 검출된 성분들을 레이블링하고, 레이블링 된 각 영상을 문자가 가지는 특정 조건에 의해 후보 문자 영역을 검출한다. 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성을 기준으로 후보 문자 영역을 검증한 후 최종 문자 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 위의 두 방법을 상호보완하기 위해 결합함으로써 문자 영역 검출의 정확도를 향상할 수 있었다.
에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상의 문자영역 검출
권교현(Gyo-Hyeon Gwon),박종천(Jong-Cheon Park),전병민(Byoung-Min Jun) 한국엔터테인먼트산업학회 2011 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.5 No.1
자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다. Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.
자연영상에서 저 대비 영역의 텍스트 영역 검출을 위한 연결요소 기반 방법에 관한 연구
박종천(Park, Jong-Cheon),권교현(Kwon, Kyo-Hyun),전병민(Jun, Byoung-Min) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 지역적 연결요소 성분 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연결요소 성분은 전역 및 지역적 표준편차를 이용하여 연결성분을 추출하고 추출된 연결성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.
내용기반 이미지 검색을 위한 문자-에지 맵의 특징을 이용한 자연이미지에서의 텍스트 영역 추출
박종천,황동국,이우람,권교현,전병민 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2006 컴퓨터정보통신연구 Vol.14 No.2
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램을 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, Canny 에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 두 번째 단계로 16가지 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 세 번째 단계로 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출 하고, 마지막으로 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다. The text to be included in the natural images has many important information. Therefore, if we can extract the text in natural images, it can be applied to many important applications. In this paper, we propose a text region extraction method using pattern histogram of character-edge maps. In the first step, we extract edges with the Canny edge detector and create 16 kinds of edge maps from the extracted edges. In the second step, we make 8 kinds of character-edge maps that has a character features with combination of edge maps. In the third step, we extract a text regions using 8 kinds of character-edge maps and 16 kinds of edge maps. Finally, verification about candidate of the text regions uses pattern histogram of character-edge maps and structural features of text regions. The proposed method is experimented with various kinds of natural images. Experimental results show that the proposed method extracts a text regions composed of complex background, various letters, various text colors effectively.