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.

마이크로컴퓨터 네트워크화를 위한 하드웨어 및 소프트웨어설계

전병민(Byoung Min Jun),연윤모(Yun Mo Yeon) 충북대학교 산업과학기술연구소 1989 산업과학기술연구 논문집 Vol.3 No.1

N/A

구문적 패턴을 이용한 필기체 숫자의 인식에 관한 연구

전병민(Byoung Min Jun),연승호(Seung Ho Youn),반양록(Yang Rok Ban) 충북대학교 산업과학기술연구소 1988 산업과학기술연구 논문집 Vol.2 No.2

N/A

Hierarchical Text Extraction and Localization on Images

Byoung-Min Jun(전병민),Woogyoung Jun(전우경) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.1

인터넷 기술의 급격한 성장으로 우리들은 언제 어디에서나 다양한 장치를 이용하여 온라인에 접속할 수 있으며, 실시간, 대용량의 영상 및 사진들이 인터넷상에 올려지고 있다. 이러한 영상들의 대부분은 영상에 관련된, 영상을 인식할 수 있는 간단한 주석을 갖는다. 그럼에도 아직도 주석이 없는 단일 영상이나 잘못된 주석이나 태그 정보 때문에 우리가 원하는 영상을 찾는데 문제점이 있어 이러한 문제해결을 위해서는 영상의 올바른 정보를 태깅하는 것이 필수적이다. 대부분의 태그는 문서나 주석의 형태를 가지므로 주석이나 문서의 정보가 올바르지 않으면 원하는 영상을 찾는데 많은 어려움이 따른다. 그리하여 더 나은 영상 탐색 결과와 올바른 영상 주석을 위해서 작가에 의한 주석뿐만 아니라 올바른 영상분석 또한 아주 중요하다. 영상 특징을 추출하는 것은 신뢰성 있는 영상 주석을 위해 필수 불가결한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 불특정 영상으로 부터 계층적 텍스트 추출 방법을 사용하여 신뢰성 있는 영상 주석을 얻는다. 다양한 영상으로 부터 영상이나 사진 속에 포함된 텍스트 정보를 추출하는 방법을 제안하였으며, 실험결과 제안한 텍스트 추출기법이 대부분의 영상으로부터 정확하게 텍스트 특징을 추출하는 결과를 보여주었고, 성능 평가 결과 최소 0.04부터 최대 0.52의 높은 평가결과를 보여주었다. 또한 정확도 측면에서도 다른 기법들 보다 최소 18.1%부터 최대 37.9%의 높은 정확도를 보여주었다. This study was conducted to investigate the effects of turmeric powder on jeung-pyun. Turmeric jeung-pyun containing 0%, 0.5%, 1%, 1.5%, and 2% turmeric powder was prepared and the moisture, pH, sugar, color, texture, DPPH and sensory properties of the samples were measured. Moisture contents of jeung-pyun were 51.26~51.99% and there were significant differences among the samples(p<0.001). The L-values were significantly decreased with increasing turmeric powder content. The b-value was low in the control and there were significant differences among the samples(p<0.05). Texture profile analysis showed that there were no significant differences among the groups in hardness, adhesiveness, springiness, cohesiveness, gumminess, and chewiness. The hardness was the lowest in the control group and increased with increasing turmeric powder content. The antioxidant activities as measured by DPPH increased with increasing turmeric powder content (p<0.001). In the sensory evaluation, 1% addition of turmeric powder showed the highest preference in terms of color, taste, flavor, texture and overall preference(p<0.001). As determined by this study, the addition of 1% turmeric powder was the most favorable method for making use of turmeric powder in the production of jueng-pyun.

동형배열문법을 이용한 필기체 수자의 인식

전병민(Byoung Min Jun),오창석(Chang Suk Oh) 충북대학교 산업과학기술연구소 1987 산업과학기술연구 논문집 Vol.1 No.2

N/A

단일 자연영상에서 그림자 밝기의 선형성을 이용한 그림자 검출

황동국,박종천,전병민,Hwang, Dong-Guk,Park, Jong-Cheon,Jun, Byoung-Min 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.6

본 논문은 그림자의 기하학 정보와 광원의 종류 및 방위에 관계없이 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반으로 임의의 복잡한 자연 영상에서 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형독립성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하는 균일 양자화를 수행한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형독립성이 낮은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다. This paper proposes a novel approach to shadow detection from a single natural image regardless of orientation and type of light sources. This approach is based on the assumption that shadow brightness changes linearly, and the axiom that a region cast shadow on is darker than that not having shadow under the same environment. Firstly, candidates for shadow are extracted by preprocessing. Then, they are quantized to replace the similar values with a representative value because of the more quantization steps of a pixel brightness, the higher linear independency among the neighboring pixels. Finally, shadows are detected according to linear independency of shadow brightness based on the assumption. The experimental results showed the proposed approach can robustly detect umbra as well as self-shadow and penumbra cast on a single-colored background.

국부적 그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 회전에 강인한 홍채 인식

최창수(Chang-soo Choi),전병민(Byoung-min Jun) 한국통신학회 2009 韓國通信學會論文誌 Vol.34 No.3

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용해 조명의 변화나 홍채의 회전에 강인한 홍채인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다. Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil, and head tilting. In this paper, we propose a novel method based on local gradient orientation histogram which is robust to variations in illumination and rotations of iris patterns. The proposed method enables high-speed feature extraction and feature comparison because it requires no additional processing to obtain the rotation invariance, and shows comparable performance to the well-known previous methods.

그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 회전된 홍채 특징 추출

최창수(Chang-Soo Choi),전병민(Byoung-Min Jun) 한국엔터테인먼트산업학회 2008 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.2 No.2

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 홍채의 회전 등 홍채 취득시 다양한 환경 조건으로 인해 발생될 수 있는 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채인식에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 새로운 홍채 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

복소-대수 사상 함수와 신경회로망을 이용한 필기체 숫자의 불변인식

오명관(Myoung Kwan Oh),전병민(Byoung Min Jun) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.3

본 논문은 크기와 회전 및 위치에 무관하게 필기체 숫자를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 입력이진영상으로부터 Complex-Log Mapping 함수와 2차원 이산 Fourier 변환을 순서적으로 이용하여 크기와 회전 및 위치에 무관한 불변특정을 추출한다. 이 불변특징은 이층의 전방향 신경회로망으로 구현된 인식기에 입력된다. 신경회로망의 학습은 Descending Epsilon 방법을 사용하였다. 전체 2,760자의 sample 데이타중 임의로 선택된 920자는 학습에 사용하였고 나머지 l,840자는 신경회로망의 일반화 능력 평가에 이용하였다. 실험 결과로 828자를 학습에 참여시켰을 때 l,840자의 미학습 데이타에 대해 93.42%의 인식율을 얻었다. 또한 이 때 전체 2,760자에 대해서는 95.36%를 인식하였다. In this paper, a system is proposed that can recognize the handwritten numerals in dependent of its scale, rotation and position. The binary input image is transformed into a scale-and-rotation invariant image using the Complex-Log Mapping function and sequentially using the two-dimensional discrete Fourier. transform. The transformed image is independent of numeral's position in the binary input image, too Then the transformed image is fed into a recognizer consisting of the two-layer feedforward neural network Training of the neural network is carried out by the descending epsilon method in the error back-propagation algorithm Only 920 characters out of total 2,760 sample characters are used for training the neural network and the rest 1,840 characters for testing the generalization capability of the implemented system. As a result of this experiment, the recognition rate was optimally achieved by 93.42% in case of using 828 characters for the training of the neural network The recognition rate for the total 2,760 characters was gotten to 95.36%.

얼굴 검출을 위한 색 항상성 알고리즘의 성능 비교

이우람(Woo-Ram Lee),전병민(Byoung-Min Jun) 한국통신학회 2009 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.11