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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제6호
발행연도
2004.11
수록면
175 - 186 (12page)

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본 논문은 복잡한 컬러 영상에서의 문자 추출을 위한 텍스춰와 연결성분 방법의 결합된 방법을 제안한다. 자동 학습 방법으로 구축된 다층 신경망 (multilayer perceptron) 은 부르스트랩 학습 방법을 사용함으로써 별도의 특정값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대한 검출률 (recall rate)을 향상시키여, 검출률을 향상함으로써 발생되는 정확도 (precision mte) 저하 문제는, MvIF(Non-negative matrix factorization) 를 이용한 연결 성분 방법을 사용함으로써 극복한다. 문자의 존재 비율이 낮은 입력영상에 대하여 CAMShift 알고리즘을 이용한 영역 마킹 방법을 사용함으로써, 두 방법을 결합함으로써 야기되는 속도 저하 문제의 해결을 시도하였다. 이와 같이 텍스춰와 연결성분 방법을 결합함으로써 강건하고 효율적인 시스템을 구성할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 텍스춰 분석 MLP

Ⅲ. 연결 성분 기반 문자 필터링

Ⅳ. 영역 마킹

Ⅴ. 실험 및 결과

Ⅵ. 결론

참고문헌

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