KR100332752B1 - 문자인식방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 한글 문자인식시에 추출된 자소를 인식하기 위한 문자인식방법에 관한 것으로, 종래에는 통계적 방법이나 구조/통계적인 방법에 의한 한글 자소의 인식에 있어서 유사한 형태를 가지는 자소들의 후보가 복수개로 존재함에 따라 정확한 인식이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 발명은 자소문자 인식시 유사한 자소문자 후보들의 추출 및 외곽형태의 특징으로 추출하고, 구조/통계적 특징을 추출하여 자소문자를 인식한 후 다시 유사판별을 행하여 최종 문자를 선택함으로써 정확한 문자선택이 가능하도록 한다.
Description
본 발명은 한글 문자 인식시에 추출된 자소를 인식하기 위한 문자인식방법에 관한 것으로, 특히 통계적방법이나 구조/통계적방법에 의해 인식 인식시 자소의 형태가 모호한 경우 이의 정확한 인식을 위한 문자인식방법에 관한 것이다.
종래 문자인식방법은, 제 1 도에 도시된 바와 같이, 문서 영상을 이진정보로 입력하는 제1단계와, 상기에서 입력된 문자를 자소단위로 추출하는 제2단계와, 상기에서 추출된 자소에 대하여 통계적방법이나 구조적방법에 의해 자소인식에 유용한 특징들을 추출하는 제3단계와, 상기 단계의 각 자소에 대하여 기준자소와 비교하여 유사도를 측정하는 제4단계와, 상기 단계에서 유사도가 가장 높은 자소를 인식하는 제5단계와, 상기 단계에서 인식된 자소들을 조합하여 하나의 인식된 문자로 출력하는 제6단계로 이루어진다.
이와같은 단계로 이루어진 방법에 대하여 제 1 도에 의거하여 살펴보면 다음과 같다.
스캐너를 통해 영상의 이진 데이터 값을 입력받으면(S1), 그 이진정보에 의거하여 문자열을 각 문자단위로 분리한다.
이후에 상기에서 분리한 각 문자에 대해 인식을 수행하기 위한 하나의 방법으로 문자 내에 존재하는 자소들을 추출해낸다.(S2)
상기에서 추출된 자소에 대해서는 통계적방법이나 구조적방법에 의해 자소인식에 유용한 특징들을 추출하며(S3), 다음으로 각 자소에 대하여 기준자소와 비교하여 가장 유사도가 높은 자소를 측정하고, 측정된 유사도가 가장 높은 자소를 조합한다.(S5)
상기에서 조합한 자소들을 하나의 문자로 인식한다.(S6)
그러나, 상기에서와 같이 동작하는 종래기술에 있어서, 통계적 방법이나 구조/통계적인 방법에 의한 한글 자소의 인식에 있어서 유사한 형태를 가지는 자소들의 정확한 인식이 어려운 문제점이 있다.
즉, 입력된 문제에 대해 자소 분리를 수행하면 정확하게 자소추출이 되지 않거나 획의 두께에 따라 제 2 도에서와 같이 영상의 형태가 조금씩 변형된 형태로 존재하는 경우가 자주 발생하며, 이 때 종래에서와 같은 방법에 의해 유사도를 측정할 경우 비슷한 형태를 갖는 자소의 후보가 복수개로 존재하며 이와같은 경우에는 문자의 정확한 인식을 어렵게 만드는 문제점이 있다.
따라서, 상기에서와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 자소문자 인식시 유사한 자소문자 후보들의 추출 및 외곽형태의 특징으로 추출하고, 구조/통계적 특징을 추출하여 자소문자를 인식한 후 다시 유사판별을 행하여 최종문자를 선택함으로써 정확한 문자선택이 가능하도록 한 문자인식방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 문자인식방법은, 제 4 도에 도시한 바와 같이, 문서문자를 이진정보로 입력하는 제1단계와, 상기 단계에서 입력된 한 문자에 대해 자소 단위로 초성과 종성을 추출하는 제2단계와, 상기 단계에서 추출된 자소에 대해 수평방향으로 RLE(Run Length Encoding)정보를 추출하는 제3단계와,상기 단계에서 추출한 RLE정보를 이용하여 외곽선을 추출하는 제4단계와, 상기 단계에서 추출된 문자의 중심으로부터 각 방향에 대한 최외곽점을 추출하는 제5단계와, 상기 단계에서 추출된 외곽선정보와 최외곽선 정보를 이용하여 오목영역, 볼록영역, 구멍영역을 추출하는 제6단계와, 상기 단계에서 추출한 각 영역에 대해 구조/통계적 특징벡터를 추출하여 저장하는 제7단계와, 상기 단계의 특징벡터를 이용하여 자소문자를 인식하는 제8단계와, 상기 단계에서 자소문자 인식시 복수개의 자소 후보가 비슷한 유사도를 가질 경우 유사문자를 판별하는 제9단계로 이루어진다.
상기 각 단계로 이루어진 방법을 수행하기 위한 장치는 제 3 도에 도시한 바와 같이 문서로부터 문자영상을 읽어들이는 스캐너(10)와, 상기 스캐너(10)를 제어함과 아울러 각 처리수단과의 통신을 통해 인식용 프로그램의 다운-로딩(Downing Loading)과 인식된 결과의 업-로딩(Up Loading)등의 제어를 수행하는 호스트 컴퓨터(20)와, 상기 스캐너(10)를 통해 입력되는 문자에 대한 영상데이터를 저장하는 글로벌 메모리(50)와, 상기 글로벌 메모리(50)에 저장된 데이터에 대하여 각 문자 단위로 절출함과 아울러 문자인식을 수행하는 제1처리수단(30)과, 상기 호스트 컴퓨터(20)와 제1처리수단(30)의 정보를 서로 전송하는 통신제어채널1(CC1)과, 상기 글로벌 메모리(50)에 저장된 데이타에 대하여 문자인식을 전용으로 수행하는 제2처리수단(40)과, 상기 제1처리수단(30)에서 문자단위로 절출한 정보와 제2처리수단(40)에서 인식된 결과를 양방향으로 전송하는 통신제어채널2(CC2)와, 상기 제1처리수단(30)의 전용메모리로서 데이타를 저장하는 제1로컬메모리(60)와,상기 제2처리수단(40)의 전용메모리로서 프로그램을 저장하는 제2로컬메모리(70)와, 상기 글로벌메모리(50)와 제1,2처리수단(30)(40)간의 데이터를 송수신하여 주는 데이터버스(D-BUS)로 구성한다.
이와같이 구성된 본 발명의 동작 및 작용효과에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
호스트컴퓨터(20)의 제어에 따라 스캐너(10)를 통해 이진값을 가진 문자가 입력되면, 문자인식을 수행하기 위해 통신제어채널1(CC1)과 제1처리수단(30)을 통해 글로벌메모리(50)에 저장된다.
그러면, 제1처리수단(30)과 제2처리수단(40)이 동시에 데이터버스(D-BUS)를 통해 데이터를 가지고서 문자인식을 수행함에 있어 먼저 제1처리수단(30)은 상기 글로벌메모리(50)에서 가져온 문서데이타에서 각 문자단위로 절출하고 그 절출한 정보를 통신제어채널2(CC2)를 통해 제2처리수단(40)으로 전송하면 상기 제2처리수단(40)에서 절출정보를 가지고 제2로컬메모리(70)에 저장되어 있는 프로그램을 수행하여 문자를 인식한 후 상기 통신제어채널2(CC2)를 통해 다시 제1처리수단(30)으로 전송하여 준다.
따라서, 상기 제1처리수단(30)은 통신제어채널2(CC2)를 통해 제2처리수단(40)으로부터 전달받은 인식된 문자에 대하여 다시한번 제1로컬메모리(60)에 저장되어 있는 유사문자의 후보를 판별하고 그 판별된 후보문자와 인식문자를 비교하여 정확한 문자가 인식되도록 한다.
상기 제1처리수단(30)과 제2처리수단(40)에서 행하는 문자인식에 대하여 자세히 알아보면 다음과 같다.
가령 제 5 도에서와 같은 "임"의 문자가 스캐너(10)를 통해 이진값을 가진 영상 형태로 입력되면, 호스트 컴퓨터(20)는 통신제어채널1(CC1)을 통해 제1처리수단(30)으로 전달하면 다시 제1처리수단(30)은 데이터버스(D-BUS)를 이용하여 글로벌메모리(50)에 입력된 문자를 저장한다.
그러면, 제1처리수단(30)과 제2처리수단(40)에서 그 저장된 하나의 문자에 대하여 자소단위로 추출하는데 그 입력된 문자 "임"에서 제 6 도에서와 같이 자소단위로 초성인 "ㅇ"과 종성인 "ㅁ"을 추출한 다음 그 추출된 자소에 대해서 특징벡터를 고속으로 형성할 수 있도록 수평방향으로 RLE(Run Length Encoding) 정보를 추출하게 된다.
즉, RLE정보는 RLE(X.Y.길이)로 표시되며 그 추출방법은 제 7 도에서와 같이 입력된 이진영상에서 동일한 Y축내에서 수평방향으로 연속으로 인접하여 존재하는 흑화소를 하나의 세그먼트 정보로 표현하며, 이때의 정보로는 연속되는 흑화소의 X-방향시작점과 Y-좌표값 그리고 연속적으로 존재하는 흑화소의 갯수가 된다.
RLE(1.1.10)의 경우 제 7 도의 (나)에서와 같이 처음은 1은 X시작점이고, 다음의 1은 Y좌표값이며 10은 10개의 흑화소가 존재함을 의미하며, 이와같이 RLE(18.1.10)의 경우는 제 7 도의 (다)에서와 같다.
상기에서와 같이 하여 Y축에 대해 RLE 정보추출이 완료되면 그 추출된 RLE정보를 이용하여 외곽선을 추출한다.
여기서, 상기 외곽선의 추출방법은 제 8 도에서와 같이 문자의 최외곽점을따라서 일주하면서 외곽점의 좌표를 순서대로 저장하게 되는데, 외곽선이 시작해야 할 좌표값을 고속으로 찾아내기 위해 RLE방법을 사용한다.
즉, 외곽선 시작좌표값은 항상 문자의 외부 표면이거나 내부 표면이 되기 때문에 이를 찾기 위해 문자내의 각 화소를 추적하는 것이 아니라 추출된 RLE정보에서 각 세그먼트의 시작점과 끝점 정보만을 이용하므로써 고속으로 외곽선 시작점을 찾아낼 수 있다.
외곽선 추출이 완료되면 그 추출된 외곽선정보를 갖고서 오목영역, 볼록영역, 그리고 구멍의 정보를 추출하여야 하는데 이를 쉽게 추출하기 위해 먼저 문자의 중심에서 16방향으로 최외곽점을 찾는다.
입력된 문자의 중심에서 최외곽점을 찾는 것은 제 8 도에 도시한 바와 같다.
따라서, 찾아진 최외곽점에서 오목영역, 볼록영역, 구멍을 추출하는 방법은 먼저 두개의 최외곽점 사이에서의 점들 사이의 궤적을 따라갔을때의 총길이와 두개의 외곽점 사이의 직선상의 길이의 비가 임계치 이상으로 크면 오목영역인 것으로 결정되며 그렇지 않으면 볼록영역이 된다.
그리고, 획으로 완전히 막혀있는 내부공간을 구멍영역이라 한다.
구조/통계적방법에 의한 특징추출법의 하나로 먼저 자소문자의 외곽면을 따라서 위의 방법에 의해 세 개의 특징영역중 하나로 구분을 하고, 다음은 각 영역에 대해 특징벡터를 추출하며, 이들을 조합하여 구조/통계적방법에 의한 특징추출법의 하나로 먼저 자소문자의 외곽면을 따라서 위의 방법에 의해 세개의 특징영역중 하나로 구분을 하고, 다음은 각 영역에 대해 특징벡터를 추출하며, 이들을 조합하여구조/통계적 특징벡터로 저장한 후, 이를 갖고서 자소문자인식을 수행하게 된다.
입력된 자소에 전혀 왜곡이 없다면 유사도가 비슷한 자소없이 하나의 자소만이 유사도가 높게 나타나고 이를 인식된 것으로 판명하지만, 만약 조금의 왜곡이 있다면 복수개의 자소후보가 유사도가 비슷한 값을 가질 것이다.
이 경우 정확한 자소인식을 위하여 유사문자 판별을 하는데, 그 유사문자의 형태 및 종류는 제 2 도에 잘 나타나 있는데 이러한 형태들을 인식하기 위한 방법은 아래와 같이 나타내었다.
1) 가장 많이 발생하는 형태는 제 2 도의 (가)와 같이 "ㅇ"과 "ㅁ"의 혼동이며 이는 다음과 같은 과정들을 이용하여 인식한다.
---- 유사도가 가장 높은 자소가 "ㅇ" 또는 "ㅁ"인 경우 ----
과정1 : 좌측 상단에 큰 돌출부가 존재하는가?(제9도 (가))
존재하면 "ㅁ"으로 인식
과정2 : 우측상단에 큰 돌출부가 존재하고 상단좌측과 하단우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하는가?(제9도 (나))
존재하면 "ㅁ"으로 인식
과정3 : 좌측하단에 큰 돌출부가 존재하고, 상단 좌우측과 하단우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하는가?(제9도 (다))
존재하면 "ㅁ"으로 인식
과정4 : 상단좌우측과 하단 좌우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하는가?(제9도 (라))
존재하면 "ㅁ"으로 인식
과정5 : 상단좌우측과 하단좌우측이 "ㅁ"형태와 "ㅇ"형태의 중간상태를 유지하는가?(제9도 (마))
유지하면 "ㅇ"과 "ㅁ"중 유사도가 높은 것을 인식된 것으로 하고 이외에는 "ㅇ"으로 인식한다.
2) 다음으로 많이 발생하는 형태로 제 2 도의 (나)와 같은 경우이며, 이때 세 개의 자소 중 하나가 유사도에서 1위이고 그 이외의 자소중 하나가 2위로 인식되고 둘간의 유사도 차가 작은 경우에는 아래와 같은 과정들을 이용하여 판별한다.
---- "ㅁ" 또는 "ㅍ" 또는 "ㄸ"으로 인식되는 경우 ----
좌측과 우측에서 상단, 중간, 하단부의 돌출정도를 조사하여 인식한다.
과정1 : 상단 좌우측과 하단 좌우측의 돌출이 중간 좌우측의 돌출보다 많이 크지않은 경우이면 "ㅁ"으로 인식한다.
과정2 : 하단 좌우측의 돌출이 크고 상단 좌우측중 하나의 돌출이 크거나, 좌측 상하단의 돌출이 크고 우측 하단의 돌출이 없으면 "ㅍ"으로 인식한다.
과정3 : 우측 상 하단의 돌출이 크고 좌측하단의 돌출이 없으면 "ㄸ"으로 인식하고 이외에는 유사도에서 1위인 자소를 인식된 것으로 한다.
3) 다음은 제 2 도의 (다)와 같이 "ㄹ"과 "ㅌ"의 상단 좌우측에 획이 가늘게 연결되어 전체적으로 서로 같은 형태를 가지며 또한 유사도가 비슷한 경우에는 좌우측에 연결된 획의 두께를 조사하여 좌측이 두꺼우면 "ㅌ"로, 우측이 두꺼우면 "ㄹ"로 인식한다.
4) 제 2 도의 (라)와 같이 "ㅅ"과 "ㅈ"이 유사도가 비슷한 값을 가지는 경우에는 상단 수평획의 길이를 조사하여 수평획의 길이가 짧은 경우에는 "ㅅ"으로, 긴 경우에는 "ㅈ"으로 인식한다.
이상에서와 같은 방법은 인쇄체 및 필기체 문자인식장치에서 문자인식시 유용한 유사문자 자소판별기로 사용할 수 있다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 종래에는 통계적 방법이나 구조/통계적 방법에 의한 자소인식에서는 유사한 형태의 자소를 정확히 인식할 수 없어서 인식오류가 많이 발생하였으나 본 발명은 자소인식시 유사도를 이용하여 비슷한 형태를 가지는 후보자소를 판별하고, 후보자소에 따라서 이를 정확히 판별하는 과정을 수행하므로써 비슷한 자소끼리 나타나는 오류를 최소한으로 줄여 인식률을 크게 향상시키도록 한 효과가 있다.
제 1 도는 종래 문자인식방법에 대한 동작흐름도.
제 2 도는 제 1 도에서, 유사한 형태를 갖는 한글자소문자에 대한 설명도.
제 3 도는 문자인식장치의 구성도.
제 4 도는 본 발명의 문자인식방법에 대한 동작 흐름도.
제 5 도는 제 4 도에서, 문자 입력 구성도.
제 6 도는 제 4 도에서, 자소문자추출 설명도.
제 7 도는 제 4 도에서, 런-렝스 엔코딩(RLE) 정보추출 설명도.
제 8 도는 문자의 최외곽점 추출 설명도.
제 9 도는 "ㅇ","ㅁ" 유사문자판별도.
******* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *******
10 : 스캐너 20 : 호스트 컴퓨터
30 : 제1처리수단 40 : 제2처리수단
50 : 글로벌 메모리 60 : 제1로컬메모리
70 : 제2로컬메모리 CC1 : 통신제어채널1
CC2 : 통신제어채널2 D-BUS : 데이타버스
Claims (7)
- 문서문자를 이진정보로 받아들이는 제1단계와, 상기에서 받은 문자로부터 자소단위로 초성과 종성을 추출하는 제2단계와, 상기 단계에서 추출된 자소에 대해 수평방향으로 RLE(Run Length Encoding)정보를 추출하는 제3단계와, 상기 단계에서 추출한 RLE정보를 이용하여 외곽선을 추출하는 제4단계와, 상기 단계에서 추출된 문자의 중심으로부터 각 방향에 대한 최외곽점을 추출하는 제5단계와, 상기 제4,5단계에서 추출한 외곽선정보와 최외곽점 정보를 이용하여 오목영역, 볼록영역, 구멍영역을 추출하는 제6단계와, 상기 단계에서 추출한 각 영역에 대해 구조/통계적 특징벡터를 추출하여 저장하는 제7단계와, 상기 단계의 특징벡터를 이용하여 자소문자를 인식하는 제8단계와, 상기 단계에서 자소문자 인식시 복수개의 자소후보가 비슷한 유사도를 가질 경우 유사문자를 판별하는 제9단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제1항에 있어서, 제6단계에서 각 영역의 추출방법은 문자의 중심에서 16방향으로 최외곽점을 찾고 그 찾아진 최외곽점에서 먼저 두 개의 최외곽점 사이의 점들의 궤적을 따라갔을 때의 총길이와 두 개의 외곽점 사이의 직선상의 길이의 비가 임계치 이상으로 크면 오목영역으로, 그렇지 않으면 볼록영역으로, 획으로 완전히 막혀있는 내부공간을 구멍영역으로 결정하는 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제1항에 있어서, 유사문자를 판별하는 단계는 유사도가 가장 높은 자소가 "ㅇ"과 "ㅁ"인 경우 좌측상단에 큰 돌출부가 존재하면 "ㅁ"으로 인식하는 제1과정과, 우측상단에 큰 돌출부가 존재하고 상단좌측과 하단좌우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하면 "ㅁ"으로 인식하는 제2과정과, 좌측하단에 큰 돌출부가 존재하고 상단좌우측과 하단우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하면 "ㅁ"으로 인식하는 제3과정과, 상단좌우측과 하단좌우측이 근사적인 "ㅁ"형태를 유지하면 "ㅁ"으로 인식하는 제4과정과, 상단좌우측과 하단좌우측이 "ㅁ"형태와 "ㅇ"형태의 중간상태를 유지하는가를 체크하여 중간상태를 유지하면 "ㅇ"과 "ㅁ"중 유사도가 높은 것을 인식하는 제5과정과, 상기 제1과정과 제5과정 이외의 상태를 유지하면 "ㅇ"으로 인식하는 제6과정으로 이루어진 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제1항에 있어서, 유사문자를 판별하는 단계는 유사도가 가장 높은 자소가 "ㅁ" 또는 "ㅍ" 또는 "ㄸ"인 경우 좌측과 우측에서 상단, 중간, 하단부의 돌출 정도를 조사하여 각 자소를 인식하도록 한 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제4항에 있어서, 돌출정도에 따른 자소인식은 상단 좌우측과 하단 좌우측의 돌출이 중간 좌우측의 돌출보다 많이 크지 않은 경우 "ㅁ"으로 인식하고, 하단 좌우측의 돌출이 크고 상단 좌우측중 하나의 돌출이 크거나 좌측 상하단의 돌출이 크고 우측 하단의 돌출이 없으면 "ㅍ"으로 인식하고, 우측 상하단의 돌출이 크고 좌측 하단의 돌출이 없으면 "ㄸ"으로 인식하는 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제1항에 있어서, 유사문자를 판별하는 단계는 유사도가 가장 높은 자소가 "ㄹ"과 "ㅌ"인 경우 좌우측에 연결된 획의 두께를 조사하여 좌측이 두꺼우면 "ㅌ"로 인식하고, 우측이 두꺼우면 "ㄹ"로 인식하는 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
- 제1항에 있어서, 유사문자를 판별하는 단계는 유사도가 가장 높은 자소가 "ㅅ"과 "ㅈ"인 경우 상단 수평획의 길이를 조사하여 수평획의 길이가 짧은 경우에는 "ㅅ"으로 인식하고, 긴 경우에는 "ㅈ"으로 인식하도록 한 것을 특징으로 하는 문자인식방법.
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Cited By (1)
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- 1995-01-25 KR KR1019950001306A patent/KR100332752B1/ko not_active IP Right Cessation
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| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
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Payment date: 20070329 Year of fee payment: 6 |
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