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문자의 부분형태 모델을 이용하여 자연 영상에서 문자를 인식하는 시스템

  • 기술번호 : KST2015117281
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 문자의 부분형태 모델을 이용하여 자연 영상에서 문자를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 복수의 영상으로부터 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 제1 전처리 모듈; 입력 영상으로부터 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 제2 전처리 모듈; 상기 검출된 직선 및 곡선 성분을 이용하여 문자의 부분형태를 학습하는 부분형태 학습 모듈; 상기 학습된 문자의 부분형태를 저장하는 부분형태 코드북; 상기 입력 영상으로부터 검출된 직선 및 곡선 성분과 상기 학습된 문자의 부분형태를 비교하여 상기 입력 영상에 상기 문자의 부분형태가 존재하는지 여부를 탐지하는 부분형태 탐지 모듈; 및 상기 입력 영상에서 상기 탐지된 문자의 부분형태들을 조합하여 문자를 찾아내는 부분조합 모듈을 제공한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/325(2013.01) G06K 9/325(2013.01) G06K 9/325(2013.01) G06K 9/325(2013.01)
출원번호/일자 1020130094099 (2013.08.08)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1491923-0000 (2015.02.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150211) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.08.08)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김진형 대한민국 대전 유성구
2 석재현 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.08 수리 (Accepted) 1-1-2013-0719080-47
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.07.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.08.13 수리 (Accepted) 9-1-2014-0068057-03
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0573243-94
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.10.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1009557-73
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2014-1009556-27
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
10 등록결정서
Decision to grant		 2015.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0058015-34
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
문자를 인식하는 장치에 있어서,복수의 학습용 영상으로부터 획득된 학습된 문자의 부분형태 및 상기 학습된 문자의 부분형태가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 저장하고 있는 부분형태 코드북;인식 대상 영상을 입력 받아 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 제1 전처리 모듈;상기 제1 전처리 모듈로부터 검출된 직선 및 곡선 성분과 상기 부분형태 코드북에 저장되어 있는 학습된 문자의 부분형태를 비교하여 상기 검출된 직선 및 곡선 성분이 상기 저장되어 있는 학습된 문자의 부분형태와 매칭되는 것이 존재하는지 여부를 탐지하는 부분형태 탐지 모듈;상기 부분형태 탐지 모듈에서 탐지된 문자의 부분형태들을 조합하여 문자를 찾아내는 부분조합 모듈;복수의 학습용 영상을 입력 받아 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 제2 전처리 모듈; 및상기 검출된 직선 및 곡선 성분을 이용하여 문자의 부분형태를 학습하여 생성한 학습된 문자의 부분형태와, 상기 학습된 문자의 부분형태가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 상기 부분형태 코드북에 제공하는 부분형태 학습 모듈을 포함하고,상기 부분형태 학습 모듈은,상기 검출된 직선 및 곡선 성분으로부터 획과 코너를 나타내는 특징들을 추출하고, 상기 추출된 특징들을 이용하여 획과 코너에 대한 군집화를 수행하고, 상기 군집화된 군집을 대표하는 획 또는 코너의 형태를 수집함으로써, 문자의 획과 코너를 학습하는문자 인식 장치
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 부분형태 학습 모듈은,상기 문자의 학습된 획 또는 코너가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 학습하는문자 인식 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 획은 평행한 2개의 직선 또는 평행한 2개의 곡선을 포함하고, 상기 코너는 양끝이 맞닿는 2개의 직선 또는 양끝이 맞닿는 2개의 곡선을 포함하는문자 인식 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 부분조합 모듈은,허프 투표(Hough voting)를 이용하여 상기 문자의 부분형태들로부터 추정된 문자의 위치 정보를 종합하고, 상기 허프 투표가 이루어지는 허프 공간(Hough space)에서 문자가 존재하는 영역을 일정 기준 이상의 투표값(voting score)을 부여하고, 상기 일정 기준 이상의 투표값을 갖는 부분에 해당 문자가 존재하는 것으로 판단하여 상기 입력 영상으로부터 문자를 찾아내는문자 인식 장치
7 7
문자를 인식하는 방법에 있어서,복수의 학습용 영상으로부터 획득된 학습된 문자의 부분형태 및 상기 학습된 문자의 부분형태가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 저장하는 단계;인식 대상 영상을 입력 받아 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 단계;상기 검출 단계에서 검출된 직선 및 곡선 성분과 상기 저장되어 있는 학습된 문자의 부분형태를 비교하여 상기 검출된 직선 및 곡선 성분이 상기 저장되어 있는 학습된 문자의 부분형태와 매칭되는 것이 존재하는지 여부를 탐지하는 단계;상기 탐지 단계에서 탐지된 문자의 부분형태들을 조합하여 문자를 찾아내는 단계;복수의 학습용 영상을 입력 받아 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선 정보로부터 직선 및 곡선 성분을 검출하는 단계; 및상기 검출된 직선 및 곡선 성분을 이용하여 문자의 부분형태를 학습하여 생성한 학습된 문자의 부분형태와, 상기 학습된 문자의 부분형태가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 상기 저장하는 단계에 제공하는 단계를 포함하고,상기 제공하는 단계는,상기 검출된 직선 및 곡선 성분으로부터 획과 코너를 나타내는 특징들을 추출하고, 상기 추출된 특징들을 이용하여 획과 코너에 대한 군집화를 수행하는 단계;상기 군집화된 군집을 대표하는 획 또는 코너의 형태를 수집함으로써, 문자의 획과 코너를 학습하는 단계;상기 문자의 학습된 획 또는 코너가 상기 문자에서 어느 위치에 해당되는지에 대한 위치 정보를 학습하는 단계; 및상기 학습된 문자의 획과 코너 및 위치정보를 제공하는 단계를 포함하는 문자 인식 방법
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
제7항에 있어서,상기 탐지된 문자의 부분형태들을 조합하여 문자를 찾아내는 단계는,허프 투표(Hough voting)를 이용하여 상기 문자의 부분형태들로부터 추정된 문자의 위치 정보를 종합하는 단계;상기 허프 투표가 이루어지는 허프 공간(Hough space)에서 문자가 존재하는 영역을 일정 기준 이상의 투표값을 부여하는 단계; 및상기 일정 기준 이상의 투표값(voting score)을 갖는 부분에 해당 문자가 존재하는 것으로 판단하여 상기 입력 영상으로부터 문자를 찾아내는 단계를 포함하는 문자 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 숭실대학교 산학협력단 지식경제 기술혁신사업 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발