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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      신경망을 이용한 뉴스영상의 문자영역 추출 = Text Extraction for News Video Using Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A82311794

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      국문 초록 (Abstract)

      한국어
      영어
      기존의 멀티미디어 검색 시스템에서 저장과 검색 과정은 비교적 자동화되었으나 색인 과정은 수작업에 의존하는 비중이 크다. 다른 영상물에 비하여 뉴스비디오는 문자 정보를 많이 포함하고 있는데, 내포된 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공한다. 본 논문은 뉴스 비디오 프레임으로부터 문자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)을 이용하여 프레임 내의 모든 화소를 문자와 비문자 화소로 분류하고, 분할 결과로 얻은 영상을 평활화(smoothing)하고 히스토그램 분석을 수행하여 문자 영역을 구한다. 입력 비디오 영상에서 105개의 키 프레임을 추출하여 문자 영역 추출 방법을 실험하였다.
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      기존의 멀티미디어 검색 시스템에서 저장과 검색 과정은 비교적 자동화되었으나 색인 과정은 수작업에 의존하는 비중이 크다. 다른 영상물에 비하여 뉴스비디오는 문자 정보를 많이 포함하...

      기존의 멀티미디어 검색 시스템에서 저장과 검색 과정은 비교적 자동화되었으나 색인 과정은 수작업에 의존하는 비중이 크다. 다른 영상물에 비하여 뉴스비디오는 문자 정보를 많이 포함하고 있는데, 내포된 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공한다. 본 논문은 뉴스 비디오 프레임으로부터 문자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)을 이용하여 프레임 내의 모든 화소를 문자와 비문자 화소로 분류하고, 분할 결과로 얻은 영상을 평활화(smoothing)하고 히스토그램 분석을 수행하여 문자 영역을 구한다. 입력 비디오 영상에서 105개의 키 프레임을 추출하여 문자 영역 추출 방법을 실험하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 개요
      • 2. 문자 영역 추출
      • 3. 실험 및 결과
      • 4. 결론
      • 요약
      • 1. 개요
      • 2. 문자 영역 추출
      • 3. 실험 및 결과
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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