KR0186172B1 - 문자 인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 문자 인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법에 관한 것으로, 종래에는 문자열에서 수직흑화소 수에 의하여 각 개별문자를 분리하고 각 개별문자의 폭과 공간(SPACE)의 평균폭을 이용하여 물리적으로 인접문자를 융합하거나 절단하는 종래의 방법은 문자의 평균폭과 공간의 폭이 일정한 경우에는 가능하나 영문자의 폭은, 각기 다르기 때문에 접촉문자의 분리 성능이 좋치않은 문제점이 있다. 따라서, 본 발명은 문자인식시 접촉된 문자가 있을 경우 문자의 종횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀 유무 및 위치, 콘케이브/콘벡스 정보를 이용하여 접촉 문자를 판별하고, 그 판별된 접촉문자를 분리한 다음 다시 인식을 수행하도록 함으로써 문자 인식장치의 전체 신뢰도를 향상시킴과 아울러 인식 속도를 향상시키도록 한다.

Description

문자 인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법

제1도는 종래 문자인식장치의 문자분리방법에 대한 동작 흐름도.

제2도는 제1도에서, 접촉문자의 다양한 형태를 보여주는 설명도.

제3도는 본 발명 문자인식장치의 회로구성도.

제4도는 본 발명 문자인식장치의 접촉문자분리 및 특징추출방법에 대한 동작 흐름도.

제5도는 제4도에서, 접촉문자분리시의 동작 흐름도.

제6도는 제5도에서, 접촉문자에서 코스트 펑션(Cost Function)값을 구하기 위한 설명도.

제7도는 개별문자의 분리된 스트로크 갯수, 홀 갯수 및 콘케이브/콘벡스의 갯수를 보여주는 특징 추출도.

제8도는 문자가 서로 접촉된 경우 발생하는 콘케이브 특징으로 보여주는 설명도.

제9도는 개별 문자와 접촉문자를 구별하기 위한 콘케이브 특징 설명도.

제10도는 접촉문자의 접촉영역 추출도.

제11도는 접촉문자의 분리과정을 보여주는 설명도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 스캐너 20 : 호스트 컴퓨터

30,60 : 인터페이스 40,80 : 로컬 메모리

50 : 제1처리부 70 : 제2처리부

90 : 글로벌 메모리

본 발명은 문자인식장치에서 접촉문자분리 및 특징 추출을 위한 방법에 관한 것으로, 특히 문자인식장치의 전체 신뢰도 향상과 인식 속도를 향상시키기 위하여 문자인식시 접촉된문자를 문자의 중횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀 유무 및 위치, 콘케이브/콘벡스 정보를 이용하여 판별한 뒤 접촉문자를 분리하고 인식하도록 한 문자인식장치의 접촉문자분리 및 특징 추출방법에 관한 것이다.

종래 문자인식장치의 문자분리방법은, 제1도에 도시한 바와같이, 입력된 이진영상에 대하여 문서의 수평방향의 누적흑화소값과 임계값을 비교하여 문자열을 분리하는 문자열 분리단계와; 상기 문자열 분리단계에서 얻은 문자열에 대해 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구하고 수직방향의 누적흑화소수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출하는 개별문자 분리 후보결정단계와; 상기 개별문자 분리 후보결정단계에서 구한 개별문자의 시작점과 끝점을 이용하여 각 문자들의 평균폭과 각 문자들 사이의 평균간격을 추정하는 인접문자 간격 추정단계와; 상기 인접문자 간격 추정단계에서 구한 평균간격을 이용하여 분리된 문자를 융합하고 접촉문자를 분리하는 문자간 통합 및 분리단계로 이루어진다.

상기에서와 같이 각 단계로 이루어진 종래 기술에 대하여 살펴보면 다음과 같다.

스캐너를 통해 입력되는 문서로 부터 읽어들인 이진영상에 대하여 수평방향의 누적 흑화소를 구하고, 이 구한 값과 임계값을 비교하여 문자열의 상하 위치를 구해 문서로 부터 문자열을 분리한다(S1).

상기에서와 같은 방법으로 분리된 문자열에 대해 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구한 후 수직방향의 누적흑화소 수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출한다(S2).

이후에 상기에서 구한 개별문자의 시작점과 끝점을 이용하여 각 문자들의 평균폭과 각 문자들 사이의 평균 간격을 구한다(S3).

각 문자들의 평균폭과 각 문자들 사이의 평균간격이 구해지면 이를 이용하여 분리된 문자를 융합하고 접촉문자를 분리하는 과정(S4)을 수행한다.

즉, 인접 개별문자의 가로폭이 평균 문자폭보다 작고 두 문자를 합한 문자의 폭이 이미 구한 피치와 비슷하면 이 두 인접 문자를 합쳐 하나의 문자로 만든다.

또한, 비슷한 방법으로 접촉문자는 그 가로폭이 이미 구한 평균문자 피치보다 일정량이 크므로 피치정보를 이용하여 이를 절단한다.

여기서, 접촉문자의 다양한 형태는 제2도에 도시한 바와같이 여러 가지의 타입(TYPE)이 있다.

그러나, 상기에서와 같은 종래의 기술에 있어서 문자열에서 수직흑화소 수에 의하여 각 개별문자를 분리하고 각 개별문자의 폭과 공간(SPACE)의 평균폭을 이용하여 물리적으로 인접문자를 융합하거나 절단하는 종래의 방법은 문자의 평균폭과 공간의 폭이 일정한 경우에는 가능하나 영문자의 폭은 각기 다르다.

예를들면, W와 M은 평균폭이 다른 문자에 비해 매우크며, 또한 i, t, l등은 매우작아 종래의 기술로는 접촉문자의 분리 성능이 좋지않은 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 문자 인식시 접촉된 문자가 있을 경우 문자의 종횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀 유무 및 위치, 콘케이브/콘벡스 정보를 이용하여 접촉문자를 판별하고, 그 판별된 접촉문자를 분리한 다음 다시 인식을 수행하도록 함으로써 문자 인식장치의 전체 신뢰도를 향상시킴과 아울러 인식 속도를 향상시키도록 한 문자 문자 인식장치의 접촉문자분리 및 특징 추출방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 제4도에 도시한 바와같이, 입력되는 이진영상에 대하여 문서의 수평방향의 누적흑화소 값과 임계값을 비교하여 문자열의 상하 위치를 구해 문자열을 분리하는 문자열 분리단계와; 상기 단계에서 분리된 문자열에 대해 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구하고 수직방향의 누적흑화소 수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출하는 개별문자 분리단계와; 상기 단계에서 분리된 개별문자가 접촉문자인지를 문자의 종횡비(Aspect Ratio), 분리된 스트로크(Disconnected Stroke)갯수, 홀(Hole) 유무 및 위치, 콘케이블(Concave)정보, 콘벡스(Convex)정보를 이용하여 판별하는 접촉문자 판별단계와; 상기 단계에서 접촉문자로 판별시 접촉문자를 분리한 후 문자를 인식하고 접촉문자가 아니면 바로 문자를 인식한 후 그 인식한 결과를 저장하는 저장단계로 이루어진다.

상기 각 단계로 이루어한 방법을 수행하기 위한 장치는, 제3도에 도시한 바와같이, 문서의 영상을 읽어들여 이진영상으로 변환하여 출력하는 스캐너와; 상기 스캐너를 제어함과 동시에 인식용 프로그램을 제어하는 호스트 컴퓨터와; 상기 스캐너를 통해 입력된 문서데이타를 각 문자단위로 절출함과 동시에 문자인식을 수행하는 제1문자 처리수단과; 문자인식에 필요한 데이타를 저장하고 있는 글로벌 메모리와; 상기 제1문자 처리수단에서 절출된 각 문자단위를 글로벌 메모리의 데이타를 이용하여 문자인식을 전용으로 수행하는 제2문자 처리수단과; 데이타 메모리와 프로그램 메모리로 구성되어 상기 제1, 2문자 처리수단의 전용 메모리로 사용하는 제1, 2로컬 메모리와; 호스트 컴퓨터와 제1처리수단간에 그리고 제1처리수단과 제2처리수단간에 데이타를 송수신할 수 있도록 하여주는 인터페이스(CC1)(CC2)와; 각 부의 데이타를 송수신하여 주는 데이타버스로 구성한다.

이와같이 구성된 본 발명의 동작 및 작용효과에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

사용자가 글자들이 기록되어 있는 문서에 스캐너(10)를 갖다대면, 상기 스캐너(10)는 문서의 문자들을 이진영상으로 변환시켜 호스트 컴퓨터(20)로 전송한다.

그러면 상기 호스트 컴퓨터(20)는 인터페이스(30)를 통해 제1처리부(50)로 전송하고, 그 이진영상을 받은 제1처리부(50)는 문서의 수평방향의 누적흑화소를 구하고 그 구한 누적 흑화소 값을 임계값과 비교하여 문자열의 상하 위치를 구해 문서로 부터 문자열을 분리한다.

이렇게 문자열이 분리되면, 그 분리된 문자열에 대해 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구하고 그 구한 히스토그램으로 부터 수직방향의 누적흑화소 수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출한다.

상기에서 추출한 개별문자를 호스트 컴퓨터(20)내의 문자 인식부에서 인식시 인식하지 못하는 경우에는 접촉문자로 판단하고 제1처리부(50)로 출력하여 접촉문자를 분리하도록 하고, 인식하는 경우에는 그 인식한 문자를 다시 인터페이스(60)를 통해 제2처리부(70)에 출력하여 문자인식을 수행하도록 한다.

여기서, 접촉문자 분리를 수평하기 의한 제1처리부(50)의 동작에 대하여 제5도에 의거하여 살펴보면, 접촉문자를 판별하기 위해서는 문자의 종횡비, 분리된 스트로크(Disconnected Stroke)갯수, 홀(Hole) 유무 및 위치, 콘케이블(Concave)정보, 콘벡스(Convex)정보를 이용하여 추출하는데 이에 대하여는 다음과 같다.

첫째, 문자의 종횡비를 이용한 접촉문자의 판별은, 영문자에서 매우 큰 종횡비를 갖는 문자는 N과 W이며 이들 문자는 다른 문자에 비해 매우 큰 폭을 가진다.

따라서 개별문자의 폭이 M과 W의 폭보다 더 큰 값을 가진다면 접촉문자일 가능성이 높으나 폭 정보만으로는 접촉문자인지를 판별할 수 없다.

왜냐하면 r과 t가 접촉된 문자의 폭이 W보다 작을 수 있기 때문이다.

둘째, r과 t가 접촉된 문자를 판별하기 위해서는 또 다른 특징점을 필요로 하는데, 이에 대하여 콘케이브/콘벡스/홀 정보를 이용하여 판별하기 위한 방법에 대하여 살펴보자.

일반적으로 영문자의 콘케이브/콘벡스의 갯수는 접촉문자를 판별하는 중요한 요소가 되는데, 예를들면 H,N등의 문자는 위쪽 방향 및 아래쪽 방향에서 각각 1개의 콘케이브와 2개의 콘벡스를 가지며, W는 위쪽 방향에서 2개의 콘케이브와 아래쪽 방향에서 1개의 콘케이브를 가지며 2개의 콘벡스를 가진다.

따라서, 문자가 서로 접촉되어지면 콘케이브, 콘벡스의 갯수가 개별문자가 가질 수 있는 갯수보다 많으므로 접촉문자를 판별할 수 있는 특징으로 사용될 수 있다.

또한, 영문자와 숫자는 B, 8등과 같이 수직 방향으로는 서로 다른 홀을 갖지만 수평 방향으로 여러개의 홀을 갖지 않는다. 따라서 수평 방향의 서로 다른 홀의 존재 여부로 접촉 문자를 판별한다.

셋째, 분리된 스트로크의 갯수를 이용하여 접촉문자를 판별하는 경우, 보통 문서에서 영문자 및 숫자는 i, j를 제외하고 모두 하나의 연결된 스트로크를 가지므로 이를 이용하여 판별한다.

상기에서 설명한 특징들을 이용한 접촉문자의 판별은 2개의 입력노드를 갖는 오아게이트를 이용하는데, 상기 오아게이트의 두 입력노드(X,Y)는 0,1을 갖는 스텝 드레쉬홀드 함수를 통과한 값이다.

X는 개별문자의 최대 종횡비와 입력문자의 종횡비의 차이며, Y는 개별문자가 갖는 분리된 스트로크, 홀, 콘케이브, 콘벡스의 갯수와 입력문자와의 차이다. 즉, 입력문자의 특징이 미리 저장되어 있는 개별문자의 특징에 존재하지 않으면 입력 Y는 1의 값을 갖는다.

여기서, 개별문자의 분리된 스트로크의 갯수, 홀 갯수 및 콘케이브/콘벡스의 갯수는 제 7 도에 도시한 바와같다.

만약 접촉문자가 입력되어진다면 오아게이트의 출력은 1을 출력하게 되고, 판별된 접촉문자는 인식을 수행하기 전에 접촉문자분리부로 보내어 개별문자로 분리된다.

이때 접촉문자의 분리에 대하여 제5도에 의거하여 살펴보면, 첫번째는 접촉문자를 분리하기 위해 접촉영역을 추출하는데, 제8도에서와 같이 문자가 서로 접촉된 경우에는 콘케이브 특징이 흔히 발생하며, 개별문자의 홀 정보는 문자가 서로 접촉되더라도 변하지 않는 특징으로, 상기 콘케이브 및 홀 특징은 접촉된 영역을 구하는데 중요한 정보가 된다.

그러나, 서로 접촉되지 않는 개별문자에서도 콘케이브 특징이 존재하므로 접촉문자의 접촉영역을 구하기 위해서는 접촉문자의 콘케이브 특징과 개별문자의 콘케이브 특징을 서로 구별하여야 한다.

따라서, 접촉문자의 콘케이브 특징과 개별문자의 콘케이브 특징의 구별은, 제9도에서와 같이, 콘케이브의 실제 길이(L1)와 콘케이브의 직선 길(L2)의 비율, 직선 SE상에서의 콘케이브의 깊이(G), 직선 SE상에서의 기울어진 각도(ei)를 서로 비교하여 유사도가 작은 것을 접촉문자의 콘케이브 영역으로 본다.

또한 일반적인 경우에 홀 주변영역이 접촉영역으로 되므로, 접촉영역의 추출은 콘케이브 영역들의 유사도와 홀의 주변영역에 의해 결정되어지는데, 여기서 추출된 접촉영역은 제10도에서와 같다.

두번째는 접촉문자의 후보점을 추출하는 것으로, 접촉된 문자에서 접촉영역이 결정되면 정확한 분리점을 찾아야 하지만 정확한 분리점을 찾는 것은 접촉형태의 다양성 때문에 매우 힘들다.

따라서, 분리 후보점들의 우선 순위도를 결정하여 제2처리부(70)의 인식부와 병행하여 정확한 분리점을 찾아낸다.

상기에서 접촉 영역내에서 분리 후보점을 구하기 위해 RLE정보를 이용하는데, RLE정보를 이용한 브레이크 코스트 함수를 다음과 같이 정의한다.

f(x) = 1/m(x)*((v(x+a)-v(x))2+(v(x-a)-v(x)2)/p(x)+1 ....(1)

식(1)은 라인 세그먼트의 갯수과 흑화소의 밀도가 작을수록 분리되어질 후보점이고, 이웃한 세그먼트와 위치 변화가 클수록 분리될 후보점들이다.

여기서, m(x)는 x점에서의 라인 세그먼트의 갯수이고, v(x)는 수직방향의 교차거리이며, P(x)는 수직방향의 히스토그램이다.

x점에서 분리 신뢰도 함수의 값은 x점이 분리되어질 확률의 값이다.

따라서, 신뢰도의 값이 특정값 이상을 가지면 분리되어질 위치로 선정되고, 추출된 분리 후보점으로 부터 접촉문자의 분리는 분리 후보점의 우선도에 따라 순차적으로 분리하여 인식을 수행한다.

이상에서와 같은 방법으로 분리하는 과정에 대하여 제11도에 나타내었다.

그리고, 제6도는 접촉영상에서 코스트 함수의 값을 추출한 경우를 나타낸다.

이상에서의 동작에 대하여 다시한번 제4도에 의거하여 다시한번 살펴보면, 스캐너(10)로 부터 입력된 이진영상에 대하여 문서의 수평방향의 누적흑화소를 구한 후 이 구한 값과 임계값을 비교하여 문자열의 상하 위치를 구해 문서로 부터 문자열을 분리하고, 이 분리된 문자열 각각에 대하여 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구해 수직방향의 누적 흑화소 수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출한다.

이렇게 추출된 개별문자가 접촉문자인지 아닌지를 문자의 종횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀 유무 및 위치, 콘케이브/콘벡스 정보를 이용하여 판별하여 판별결과가 접촉문자이면 접촉문자를 분리한 후 그 분리한 문자를 인식하도록 하고, 접촉문자가 아니면 바로 그 문자를 인식하고 저장하도록 한다.

상기에서 접촉문자의 분리는 제5도에서와 같이 콘케이브 특징과 홀 특징을 이용하여 접촉영역을 추출한 뒤 정확한 분리점을 찾아야 하는데, 그 분리 후보점들의 우선 순위도를 결정하여 인식기와 병행하여 분리점을 찾아낸다.

이후에 접촉 영역내에서 분리 후보점을 구하기 위하여 RLE정보를 이용하여 접촉문자를 분리해낸다.

이상에서 상세히 설명한 바와같이 본 발명은 문자인식시 접촉된 문자가 있을 경우 문자의 종횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀 유무 및 위치, 콘케이브/콘벡스 정보를 이용하여 접촉문자를 판별하고, 그 판별된 접촉문자를 브레이크 코스트 함수(Break Cost Function)을 이용하여 분리한 다음 다시 인식을 수행하도록 함으로써 문자 인식장치의 전체 신뢰도를 향상시킴과 아울러 인식 속도를 향상시키도록 한 효과가 있다.

Claims (7)

1. 입력되는 이진영상에 대하여 문서의 수평방향의 누적흑화소 값과 임계값을 비교하여 문자열의 상하 위치를 구매 문자열을 분리하는 문자열 분리단계와; 상기 단계에서 분리된 문자열에 대해 수직방향의 흑화소 히스토그램을 구하고 수직방향의 누적흑화소 수를 이용하여 개별문자의 시작점과 끝점을 구해 개별문자를 추출하는 개별문자 분리단계와; 상기 단계에서 추출된 개별문자가 접촉문자인지를 문자의 종횡비, 분리된 스트로 크 갯수, 홀(Hole) 유무 및 위치, 콘케이블/콘벡스 정보를 이용하여 판별하는 접촉문자 판별단계와; 상기 단계에서 접촉문자로 판별시 접촉문자를 분리한 후 문자를 인식하고 접촉문자가 아니면 바로 문자를 인식한 후 그 인식한 결과를 저장하는 저장단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 문자 인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.
2. 제1항에 있어서, 문자의 종횡비, 분리된 스트로크 갯수, 홀(Hole) 유무 및 위치, 콘케이블/콘벡스 정보를 이용한 접촉문자의 판별은 2개의 입력노드(X,Y)를 갖는 오아게이트를 이용하여 판별가능하도록 한 것을 특징으로 하는 문자 인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.

   단, X는 개별문자의 최대 종횡비와 입력문자의 종횡비의 차, Y는 개별문자의 분리된 스트로크 갯수, 홀, 콘케이블, 콘벡스의 갯수 입력문자의 차이다.
3. 제1항에 있어서, 접촉문자의 분리는 접촉문자의 영상 입력시 접촉영역을 추출하는 접촉영역 추출단계와, 상기 단계에서 접촉영역이 결정되면 접촉문자의 분리 후보점들의 우선 순위도를 결정하여 후보점을 추출하는 분리 후보점 추출단계와, 상기 단계에서 추출된 분리 후보점의 우선도에 따라 순차적으로 분리하여 인식을 수행하도록 하는 접촉문자분리단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 문자인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.
4. 제3장에 있어서, 접촉영역 추출은 콘케이브 및 홀 특징으로 이용하여 접촉 영역을 구하도록 한 것을 특징으로 하는 문자인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.
5. 제4항에 있어서, 콘케이브 특징은 콘케이브의 실제 길이와 콘케이브의 직선 길이의 비율, 콘케이브의 깊이 및 콘케이브의 각도를 이용하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.
6. 제3항에 있어서, 분리 후보점 추출은 RLE정보를 이용한 브레이크 코스트 함수로 추출하도록 한 것을 특징으로 하는 문자인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.
7. 제6항에 있어서, 코스트 함수(f(x))는 하기 식과 갈이 구해지는 것을 특징으로 하는 문자인식장치의 접촉문자 분리 및 특징 추출방법.

   f(x)=1/m(x)*((v(x+a)-v(x))2+(v(x-a)-v(x)2)/p(x)+1

   단, m(x)는 x점에서의 라인 세그먼트의 갯수이고, v(x)는 수직방향의 교차거리이며, p(x)는 수직방향의 히스토그램이다.