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- 저자 : 권교현(Gyo-Hyeon Gwon) (검색결과 3 건)
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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.
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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.
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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.
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