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학습을 위해 입력되는 학습 영상을 기반으로 배경 및 조명 중 적어도 하나의 영향을 제거한 전처리 영상을 획득하는 단계;블럽(blob)의 기하학적 형태 분석을 기반으로 상기 전처리 영상에서 문자 영역에 상응하는 복수개의 개별 블럽들을 검출하고, 상기 복수개의 개별 블럽들 각각에 대해 블럽 결합 및 블럽 분할을 수행하여 복수개의 블럽들을 검출하고, 상기 복수개의 블럽들을 각각 숫자, 기호, 한글의 자음 또는 모음 및 영어 알파벳 중 어느 하나의 문자 유형으로 분류하는 단계;상기 학습 영상의 문서 종류를 고려하여 상기 학습 영상에서 인식될 것으로 예상되는 문자의 예상 문자열 길이 및 예상 문자 유형을 예측하고, 상기 예상 문자열 길이 및 예상 문자 유형을 고려하여 상기 복수개의 블럽들 중 학습 대상 블럽을 추출하는 단계; 및상기 학습 대상 블럽의 특징 벡터를 추출하여 문자 인식 모델을 학습시키고, 상기 문자 인식 모델을 기반으로 문자 인식을 위해 입력되는 입력 영상에서 문자를 인식하는 단계를 포함하고,상기 분류하는 단계는상기 복수개의 개별 블럽들 각각에 대해 상기 문자 유형, 구조적인 형태 특징 정보 및 이웃하는 블럽과의 상호 기하학적인 형태 특징 정보를 고려하여 상기 블럽 결합 및 블럽 분할을 수행하되, 상기 복수개의 개별 블럽들 중 서로 이웃하면서 상기 문자 유형이 일치하는 적어도 둘 이상의 개별 블럽들을 결합하여 상기 어느 하나의 문자 유형에 상응하는 결합 블럽을 생성하고, 상기 복수개의 개별 블럽들 중 상기 어느 하나의 문자 유형으로 분류되지 않고 혼합된 개별 블럽을 분할하여 서로 다른 문자 유형을 갖는 적어도 둘 이상의 분리 블럽들을 생성하고, 상기 복수개의 블럽들은개별 블럽, 결합 블럽 및 분리 블럽 중 적어도 하나를 포함하고,상기 인식하는 단계는상기 학습 대상 블럽을 추출하는 과정과 동일한 방식으로 상기 입력 영상에서 인식 대상 블럽을 추출하고, 상기 문자 인식 모델을 기반으로 상기 인식 대상 블럽에서 인식한 문자를 출력하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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청구항 1에 있어서,상기 전처리 영상을 획득하는 단계는다중 입력 영상에 상응하게 입력되는 상기 학습 영상에 대해 그림자 영향 제거 알고리즘 및 복잡 배경 제거 알고리즘 중 적어도 하나를 적용하는 단계; 및 상기 알고리즘이 적용된 학습 영상에 대해 문자의 획을 선명하게 강조하는 영상 처리 과정을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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청구항 1에 있어서,상기 분류하는 단계는이진화를 기반으로 상기 전처리 영상을 블럽화하고, 문자에 상응하지 않는 블럽을 삭제하여 상기 복수개의 블럽들을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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삭제
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삭제
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삭제
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청구항 1에 있어서,상기 특징 벡터는상기 학습 대상 블럽을 기반으로 추출되는 구조적 특징 정보 및 통계적 특징 정보 중 적어도 하나를 기반으로 추출되는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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청구항 1에 있어서,상기 인식하는 단계는상기 학습 영상을 기반으로 상기 학습 대상 블럽을 반복적으로 추출하여 문자 별 학습 데이터 셋을 생성하는 단계; 및상기 문자 별 학습 데이터 셋을 기반으로 상기 특징 벡터를 추출하여 상기 문자 인식 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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청구항 1에 있어서,상기 문자 인식 방법은입력 센서를 기반으로 상기 학습 영상 및 입력 영상 중 적어도 하나를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 방법
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학습을 위해 입력되는 학습 영상을 기반으로 배경 및 조명 중 적어도 하나의 영향을 제거한 전처리 영상을 획득하고, 블럽(blob)의 기하학적 형태 분석을 기반으로 상기 전처리 영상에서 문자 영역에 상응하는 복수개의 개별 블럽들을 검출하고, 상기 복수개의 개별 블럽들 각각에 대해 블럽 결합 및 블럽 분할을 수행하여 복수개의 블럽들을 검출하고, 상기 복수개의 블럽들을 각각 숫자, 기호, 한글의 자음 또는 모임 및 영어 알파벳 중 어느 하나의 문자 유형으로 분류하고, 상기 학습 영상의 문서 종류를 고려하여 상기 학습 영상에서 인식될 것으로 예상되는 문자의 예상 문자열 길이 및 예상 문자 유형을 예측하고, 상기 예상 문자열 길이 및 예상 문자 유형을 고려하여 상기 복수개의 블럽들 중 학습 대상 블럽을 추출하고, 상기 학습 대상 블럽의 특징 벡터를 추출하여 문자 인식 모델을 학습시키고, 상기 문자 인식 모델을 기반으로 문자 인식을 위해 입력되는 입력 영상에서 문자를 인식하는 프로세서; 및상기 문자 인식 모델을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 프로세서는 기하학적인 형태 특징 정보를 고려하여 상기 블럽 결합 및 블럽 분할을 수행하되, 상기 복수개의 개별 블럽들 중 서로 이웃하면서 상기 문자 유형이 일치하는 적어도 둘 이상의 개별 블럽들을 결합하여 상기 어느 하나의 문자 유형에 상응하는 결합 블럽을 생성하고, 상기 복수개의 개별 블럽들 중 상기 어느 하나의 문자 유형으로 분류되지 않고 혼합된 개별 블럽을 분할하여 서로 다른 문자 유형을 갖는 적어도 둘 이상의 분리 블럽들을 생성하고, 상기 학습 대상 블럽을 추출하는 과정과 동일한 방식으로 상기 입력 영상에서 인식 대상 블럽을 추출하고, 상기 문자 인식 모델을 기반으로 상기 인식 대상 블럽에서 인식한 문자를 출력하고,상기 복수개의 블럽들은개별 블럽, 결합 블럽 및 분리 블럽 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자 인식 장치
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