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문자 인식 향상을 위한 회전 정렬 알고리즘에 관한 연구
A Study on Rotational Alignment Algorithm for Improving Character Recognition

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제10권 제11호 (2019.11)바로가기
  • 페이지
    pp.79-84
  • 저자
    진고환
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A365434

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원문정보

초록

영어
Video image based technology is being used in various fields with continuous development. The demand for vision system technology that analyzes and discriminates image objects acquired through cameras is rapidly increasing. Image processing is one of the core technologies of vision systems, and is used for defect inspection in the semiconductor manufacturing field, object recognition inspection such as the number of tire surfaces and symbols. In addition, research into license plate recognition is ongoing, and it is necessary to recognize objects quickly and accurately. In this paper, propose a recognition model through the rotational alignment of objects after checking the angle value of the tilt of the object in the input video image for the recognition of inclined objects such as numbers or symbols marked on the surface. The proposed model can perform object recognition of the rotationally sorted image after extracting the object region and calculating the angle of the object based on the contour algorithm. The proposed model extracts the object region based on the contour algorithm, calculates the angle of the object, and then performs object recognition on the rotationally aligned image. In future research, it is necessary to study template matching through machine learning.
한국어
영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상 처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서 는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 Adapted Binarization
2.2 Histogram Equalization
3. 회전 정렬 모델
3.1 제안 모델 구성도
3.2 모델 프로세스
3.3 임계값 추출
3.4 적응적 이진화
3.5 각도 추출
3.6 이미지 인식
4. 실험 및 고찰
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

키워드

융합 컨투어 히스토그램 평활화 객체 인식 비전 시스템 Convergence Contour Histogram Equalization Object Recognition Vision System

저자

  • 진고환 [ Go-Whan Jin | 우송대학교 IT융합학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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