KR100579384B1 - 지로수납장치의 지로인식방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지로수납장치에서 지로용지 인식시 외곽선 추적방식을 이용하여 지로영역을 추출함으로 불필요한 영역의 처리시간을 대폭 줄여 인식성능을 향상시킬 수 있도록 하는 지로수납장치의 지로인식방법에 관한 것이다.

이를 실현하기 위한 본 발명은, 용지입력부에 투입된 지로를 스캐닝하여 지로이미지를 입력받는 단계, 상기 지로이미지로부터 지로외곽을 추출하는 단계, 추출된 외곽점으로부터 지로의 모서리를 검출하는 단계, 지로에 표시되어 있는 특징기호를 검출하여 지로의 종류를 판정하는 단계, 투입각도에 따라 임의 각도로 회전된 상태로 스캐닝된 지로이미지를 기준방향으로 회전시켜 복원하는 단계, 지로이미지에서 문자열을 추출하는 단계, 추출한 문자열에서 개별문자를 분할하는 단계, 분할된 각 개별문자로부터 문자를 인식하는 단계를 포함하여 이루어진 발명임.

지로, 지로수납, 인식성능, 외곽점

Description

지로수납장치의 지로인식방법{Method for recognizing giro paper in giro receiving apparatus}

도 1은 본 발명의 구현을 위한 지로수납장치의 구성도,

도 2는 본 발명에 따른 지로인식방법을 설명하는 흐름도,

도 3은 본 발명에 따른 지로 외곽 추출방법을 설명하는 도면,

도 4는 본 발명에 따른 코너강도의 추출방법을 설명하는 도면,

도 5는 본 발명에 따른 코너강도의 배열을 설명하는 도면,

도 6은 본 발명에 따른 지로 모서리 추출방법을 설명하는 도면,

도 7은 본 발명에 따라 코너결정결과를 나타내는 도면,

도 8은 본 발명에 따라 지로 종류 판정방법을 설명하는 도면,

도 9는 본 발명에 따라 문자열 검출방법을 설명하는 도면,

도 10은 본 발명에 따른 분할창을 이동을 설명하는 도면,

도 11은 본 발명에 따른 분할창내에서의 문자 분할 방법을 설명하는 도면을 나타낸다.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

1 -- 용지입력부, 2 -- 이미지센싱부,

3 -- 지로인식부, 4 -- 용지처리부,

5 -- 분할창.

본 발명은 지로 자동수납장치의 지로인식방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 은행전표, 수표, 명함, 시험채점 등의 자동문서인식 시스템의 문서인식기술에 동일하게 적용될 수 있는 것으로서, 지로용지 인식시 외곽선 추적방식을 이용하여 지로영역을 추출함으로 불필요한 영역의 처리시간을 대폭 줄여 인식성능을 향상시킬 수 있도록 하는 지로수납장치의 지로인식방법에 관한 것이다.

특히, 이미지센서에서 입력받은 지로이미지를 인식하여 지로를 자동처리하기 위해 개발된 기술로서, 입력받은 이미지에서 처리대상이 되는 영역을 분리해내는 기술, 회전이나 기울어짐이 발생했을 때 복원하는 기술, 문서에서 인식할 기호(문자, 숫자, 문양)를 추출하는 기술, 연결된 문자를 분할하는 기술, 개별 문자를 인식하는 기술은 문서의 자동화에 공통적으로 필요한 기술이라 할 수 있다.

일반적으로, 지로수납장치에서 입력받은 이미지의 크기는 지로의 크기에 비해 상당히 크고, 지로 바깥의 많은 불필요한 배경영역을 포함하고 있으며, 지로수납장치에서는 모든 지로의 사이즈에 대응하기 위해 대형의 센서와 투입구를 가지도 록 설계되고 있다. 그리하여 많은 불필요한 이미지 영역을 처리함에 있어서 불필요한 시간이 많이 소요되었다.

또한, 지로의 투입시 임의의 각도로 회전이 가능한 속성으로 인해서 보통 4방향에서 15도의 허용치를 벗어나면, 처리불능으로 반환처리를 하였다. 인식할 문자들의 위치를 검색함에 있어서도 모든 가능성을 비교하는 방법을 사용함으로 시간의 낭비가 있었다.

이뿐만 아니라, 지로의 인식에 있어서도 기존에는 단순 지로문자의 대표이미지와 일대일 비교(템플릿 매칭) 또는 각 문자별 간단한 외형적 특징만을 인식에 사용하여 판정함으로 이미지센싱시 발생하는 문자의 작은 변형(확대, 축소)에도 오인식 되는 경우가 많았다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 발명한 것으로, 본 발명에서는 외곽선 추적 방식을 사용하여 지로영역을 추출함으로 불필요한 영역의 처리시간을 대폭 줄일 수 있도록 하고, 지로의 외곽선을 검출할 경우 지로의 바깥 배경영역은 인식처리에서 제외하며, 지로의 종류판정을 위해서 지로의 특징을 인식하여 신속 정확한 판정을 수행하며, 지로의 특징을 인식할 경우 지로의 종류와 정방향을 쉽게 찾을 뿐 아니라, 지로의 종류에 따른 인식할 문자의 위치를 기존에 저장된 위치 정보를 사용하여 정확히 구할 수 있도록 함으로써, 인식할 문자를 찾는 과정에서의 난해함과 오인식율을 대폭 줄이는 좋은 결과를 얻을 수 있고, 기존에는 모든 지로의 인식 문자의 배치된 위치를 모두 검사해야 했던 과정을 축소할 수 있으며, 회전과 기울어짐이 존재하는 지로이미지를 역방향 매핑을 사용하는 투과형 매핑(Projective Mapping) 방식을 사용하여 회전의 정확도와 회전시 발생하는 홀과 같은 왜곡을 제거할 수 있음과 아울러, 추출된 문자를 신경망을 이용하여 인식함으로 변형(확대, 축소, 지워짐)이 존재하는 경우에도 빠른 인식시스템의 구축과 종래에 비해 높은 인식률을 구현할 수 있도록 하는 지로수납장치의 지로인식방법을 제공하고자 함에 발명의 목적이 있다.

상기한 목적을 실현하기 위한 본 발명의 지로수납장치의 지로인식방법은, 용지입력부에 투입된 지로를 스캐닝하여 지로이미지를 입력받는 단계, 상기 지로이미지로부터 지로외곽을 추출하는 단계, 추출된 외곽점으로부터 지로의 모서리를 검출하는 단계, 지로에 표시되어 있는 특징기호를 검출하여 지로의 종류를 판정하는 단계, 투입각도에 따라 임의 각도로 회전된 상태로 스캐닝된 지로이미지를 기준방향으로 회전시켜 복원하는 단계, 지로이미지에서 문자열을 추출하는 단계, 추출한 문자열에서 개별문자를 분할하는 단계, 분할된 각 개별문자로부터 문자를 인식하는 단계를 포함하여 이루어져 있다.

상기에 있어서, 지로외곽추출단계는 스캐닝된 지로이미지에서 지로의 배경을 검정픽셀로 설정하고 지로는 흰픽셀로 설정한 후, 이미지의 특정지점에서 출발하여 흰픽셀이 검출되는 지점을 찾아 지로외곽의 시작점으로 설정하며, 상기 지로외곽의 시작점으로부터 한쪽방향으로 외곽선추적알고리즘을 이용하여 다시 시작점에 도착할 때까지 외곽선을 추출하여 각 추출된 좌표를 저장하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기에 있어서, 지로모서리추출단계는 지로의 모든 외곽점에서 코너강도(

; 여기서 각

는 당해 외곽점을 꼭지점으로 하고 그의 양방향으로 기준거리 이격된 외곽점이 이루는 각)를 구하고, 가장 높은 값으로부터 차례로 지로의 네모서리를 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기에 있어서, 지로종류판정단계는 지로모서리추출단계에서 추출된 일측 모서리로부터 지로에 사전에 표시되어 있는 특징기호까지의 거리를 검출하고, 상기 검출거리를 사전에 저장된 지로종류별 특징기호까지의 거리와 비교하여 판정하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기에 있어서, 개별문자분할단계는 문자의 변동을 허용하는 분할창을 이동시키며 분할창내의 문자를 하나씩 분할하도록 하되, Y축으로 문자의 시작과 끝을 찾기위해 X방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하고, X축으로 한문자를 분할하기 위해 Y축 방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명의 구현을 위한 지로수납장치의 구성도를 나타낸다.

본 발명의 구현을 위한 지로수납장치는, 사용자가 투입하는 지로의 인식을 위해 장치내부로 인입하는 용지입력부(1), 인입된 지로를 이미지센서로 스캐닝하여 지로의 영상을 입력받는 작용을 하는 이미지센싱부(2), 투입된 지로의 이미지를 입력받아 지로의 인식항목을 인식하는 작용을 지로인식부(3), 지로의 인식에 따라 지로의 수납을 실시하고, 처리된 지로용지를 보관 또는 적재하는 작용을 하는 용지처리부(4)로 이루어진다.

특히, 본 발명의 구현을 위한 지로인식은 도 2에 도시된 바와 같이 지로인식부(3)에서 수행하며, 지로이미지 입력단계, 지로외곽추출단계, 지로의 모서리 검출단계, 지로의 종류판정단계, 회전복원단계, 문자열 추출단계, 개별문자 분할단계, 개별문자인식단계로 이루어져, 향상된 지로인식방법을 달성한다.

다음은 지로인식부의 동작에 대해서 좀 더 상세히 순서적으로 설명한다.

지로의 외곽선 추출은 이미지센서로부터 입력된 영상에 있어서 지로의 영역만을 추출하여 처리시간을 단축하기 위한 목적으로 수행되어 진다. 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 이미지의 특정 지점(중앙상단)에서 출발해서 흰픽셀(지로: 흰픽셀, 배경: 검정픽셀)을 찾는다. 흰픽셀을 찾으면 이 점을 지로외곽의 시작점으로 설정하고, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 한쪽 방향으로 지로의 외곽선을 추적한다. 다시 시작점에 도착하는 경우에는 지로이미지의 외곽 전체를 검출한 것으로 보고 추적을 중단한다. 지로의 외곽 추적에는 외곽선추적알고리즘( Contour Following Algorithm)을 사용한다. 이때 모든 외곽선의 좌표는 배열로 저장한다. 외곽점 배열은 다음과 식 1과 같이 저장하였다.

다음에는 외곽선의 좌표 배열로부터 지로의 모서리를 검출하는 단계를 수행한다. 모서리 검출은 지로의 영역에서 고속으로 지로의 특징을 찾고 지로의 종류를 판정하기 위한 목적과 지로의 네 모서리를 찾아 손쉽게 지로의 회전을 복원하기 위함이다. 지로의 외곽점 좌표의 배열에서 지로의 모서리점을 정확히 찾는 것은 어려운 점이다. 지로의 외곽선이 울퉁불퉁하거나 노이즈가 있는 경우에 90도라고 해서 모두 지로의 네 모서리라 할 수가 없다. 본 발명의 실시예에서는 모든 지로의 외곽점에서 코너강도를 구하고, 산 군집화(Mountain Clustering) 방법을 개선하여 정확한 모서리의 위치를 결정하였다. 코너강도를 구하는 식은 다음 수학식 2내지 수학식 4와 같고 간단히 코너(90도)에 가까운 경우 1값에 가깝게 표현하고, 수평(180도)에 가까운 경우 0의 값에 가깝게 표현한다.

코너를 결정하기 위해서는 산 군집화 방법을 개선하여 정확하게 코너를 결정했다. 도 5에 도시된 바와 같이 코너강도의 배열에서 산봉우리에 해당하는 지점이 코너지점이인데, 도 6의 (a)∼(d)에 도시된 바와 같이 가장 높은 봉우리를 찾아내어 하나의 모서리로 결정하고, 해당 봉우리의 주변을 꺼트리는 방법을 통해서 코너주위에 노이즈로 인해 여러 개의 봉우리가 있는 경우에도 정확하게 하나의 봉우리를 결정할 수 있다. 즉 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 가장 높은 봉우리를 모서리 1로 결정하고 해당 모서리를 제외한 다음에 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이 다음 높은 봉우리를 모서리 2로 결정하는 등의 과정을 반복하여 도 6의 (c)와 도 6의 (d)와 같이 모서리 3과 모서리 4를 결정한다. 그리하여 도 7과 같이 지로의 네모서리를 결정할 수 있다.

한편, 외곽선의 각 지점에서는 도 4에 도시된 바와 같이 코너강도를 측정하고자 하는 지점을 중심점으로하여 그 지점으로부터 k픽셀수 만큼 떨어져 있는 전후 지점과 이루는 각(

)의 코사인값을 검출하여 코너강도(

)를 측정하게 되는 바, 외곽선에 왜곡이 심한 경우를 대비해서 k값을 적당히 조절하여 일정이상의 크기를 가지는 봉우리들만 큰 코너강도 값을 가질 수 있게 하여 노이즈에 강한 특성을 부여했다.

이어, 지로의 종류를 판정하는 단계를 수행하게 되는 바, 현재 각 기관에서는 다양한 형태의 지로를 사용하고 있지만 점차 표준화되어가고 있는 추세에 있으며, 대표적으로 지로의 종류 판정은 크게 4종(일반, 표준, MICR, 지방세)의 지로별 특징 기호를 인식함으로 종류를 판정한다. 도 8에는 이중에서 지로 Ⅰ종과 지로 Ⅱ 종, 지로 Ⅲ종의 견양이 도시되어 있는 바, 각 지로의 종류마다 주 특징기호와 보조 특징기호의 종류와 위치가 상이하다. 기존에는 지로의 형태와 영역의 검출이 불가능했기 때문에 지로의 특징기호를 인식하는 경우 시간이 많이 소요되어 사용하지 않았다. 그렇지만 본 발명에서와 같이 지로의 형태가 결정된 경우에는 빠르게 지로의 특징기호를 인식할 수 있다.

즉, 지로의 특성상 도 8에 도시된 바와 같이 우하단 점에서 특징기호까지의 거리(

)와 도 9에 도시된 바와 같이 인식할 문자까지의 거리(

)는 규격으로 정해져 있으므로, 도시된 바와 같이 결정된 4개의 코너에서 차례로 상대적인 위치에 지로의 특징기호가 존재하는지를 판단하고, 그 결과 특징기호가 존재하는 경우에는 사전에 저장된 지로규격과 비교하여 지로종류를 판정할 수 있도록 하였다. 아무런 특징이 없는 경우에는 지방세 지로로 판정한다. 특히 일반지로와 MICR은 보조 특징기호를 이용하여 가장 작은 사이즈에서의 혼동가능성을 배제하였다. 이 방법은 코너로부터 정해진 위치를 검색하는 것이므로 신속한 판정이 가능한 방법이다.

다음 단계로는 지로의 회전복원단계를 수행하게 되는 바, 이는 지로의 이미지가 임의의 각도로 입수된 것을 회전복원하는 것을 목적으로 한다. 회전복원에서는 양방향 매핑을 이용하는 투과형 변환을 사용하여 회전 복원시 홀이 발생하는 오류를 제거했고, 위 방법은 회전을 통해서도 직선의 경우 직진성이 유지되는 장점이 있다.

위와 같이 지로의 종류와 방향을 판단한다음 지로의 문자열을 추출하는 단계를 수행한다. 미리 저장된 추출할 문자열 위치를 알 수 있고 해당 문자를 바로 추출하면 된다. 지로의 종류와 방향을 판단하지 않고, 지로의 문자열 위치를 판단하는 것은 매우 어렵고, 그리하여 종래 방식에서는 상당수 오인식이 발생했다.

다음에는 추출한 문자열로부터 개별 문자를 분할하는 단계를 수행한다. 개별문자분할은 회전 복원된 이미지를 대상으로 이미 구해진 문자열 위치에서와 각 문자에 대해서 왜곡이 발생된 경우에도 정확한 문자의 분할 기술을 요구한다. 여기서는 도 10 및 도 11에 도시된 바와 같이 문자의 변동(Shift)을 허용하는 분할창(5)을 이동시키며 분할창(5)내의 문자를 하나씩 분할하는 방법을 사용하였다. Y축으로 문자의 시작과 끝을 찾기위해 X방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하였고, X축으로 한문자를 분할하기 위해 Y축 방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하였다. 에지 부위에서 노이즈를 고려한 임계값을 이용하여 정확한 개별 문자의 위치를 결정하였다.

문자의 인식단계에서는 낱자의 문자이미지를 신경망을 이용하여 인식하였다. 기존의 대표이미지와 일대일 비교(템플릿 매칭) 또는 각 문자별 간단한 외형적 특징만을 사용한 인식방법은 인식 알고리즘을 구현하는 것과 에러에 대한 대응시 많은 시간이 소요된다. 신경망을 사용한 경우 신속한 인식시스템의 구현이 가능하다. 영상 입력센서의 특성상 인쇄문자에 변형(확장, 수축, 지워짐)이 발생한 경우에도 학습을 통해서 우수한 인식성능을 제공한다. 신경망에는 대표적으로 다층신경망, RBF, SVM이 대표적이고, 여기서는 학습시간이 가장 빠르고 인식성능이 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 신경망의 연산속도를 증가시키기 위해 문자이미지를 압축(축소)하는 방법을 사용하였다.

상기한 바와 같이 본 발명은 영상처리 및 패턴인식기술을 통해 지로인식부의 처리시간과 인식성능을 획기적으로 향상시킴으로써 지로 오독에 따른 금융거래의 오류를 방지할 수 있고, 입력이미지 전체를 판독대상으로 하는 종래기술에 비해 지로의 외곽선과 지로의 모서리를 과학적으로 검출하여 지로의 영역을 판독함으로 지로의 영역만을 처리대상으로 하여 불필요한 판독시간을 줄일 수 있으며, 검출된 지로의 영역과 모서리 정보를 이용하여 지로 종류를 판정함으로 무작위적인 지로의 인식할 문자를 판독하는 것이 아니라, 판정된 지로의 종류에 따른 정확한 위치에서 바로 인식할 문자를 추출할 수 있다. 또한, 기존의 템플릿에 의한 문자판정 또는 단순 기하적 정보를 비교하는 방법으로 문자를 인식할 경우에 지로수납기의 이미지센싱 방식의 특성상 문자의 변형(확대,축소)에 취약한 특성을 가지나, 신경망을 이용하여 문자를 인식함으로 인식알고리즘의 구현과 변형에 강한 지로인식부를 구현할 수 있는 장점이 있다.

Claims (5)

1. 용지입력부에 투입된 지로를 스캐닝하여 지로이미지를 입력받는 단계, 상기 지로이미지로부터 지로외곽을 추출하는 단계, 추출된 외곽점으로부터 지로의 모서리를 검출하는 단계, 지로에 표시되어 있는 특징기호를 검출하여 지로의 종류를 판정하는 단계, 투입각도에 따라 임의 각도로 회전된 상태로 스캐닝된 지로이미지를 기준방향으로 회전시켜 복원하는 단계, 지로이미지에서 문자열을 추출하는 단계, 추출한 문자열에서 개별문자를 분할하는 단계, 분할된 각 개별문자로부터 문자를 인식하는 단계를 포함하여 이루어진 지로수납장치의 지로인식방법.
2. 제1항에 있어서, 지로외곽추출단계는 스캐닝된 지로이미지에서 지로의 배경을 검정픽셀로 설정하고 지로는 흰픽셀로 설정한 후, 이미지의 특정지점에서 출발하여 흰픽셀이 검출되는 지점을 찾아 지로외곽의 시작점으로 설정하며, 상기 지로외곽의 시작점으로부터 한쪽방향으로 외곽선추적알고리즘을 이용하여 다시 시작점에 도착할 때까지 외곽선을 추출하여 각 추출된 좌표를 저장하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 지로수납장치의 지로인식방법.
3. 제1항에 있어서, 지로모서리추출단계는 지로의 모든 외곽점에서 코너강도(

   

   ; 여기서 각

   

   는 당해 외곽점을 꼭지점으로 하고 그의 양방향으로 기준거리 이격된 외곽점이 이루는 각)를 구하고, 가장 높은 값으로부터 차례로 지로의 네 모서리를 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 지로수납장치의 지로인식방법.
4. 제1항에 있어서, 지로종류판정단계는 지로모서리추출단계에서 추출된 일측 모서리로부터 지로에 사전에 표시되어 있는 특징기호까지의 거리를 검출하고, 상기 검출거리를 사전에 저장된 지로종류별 특징기호까지의 거리와 비교하여 판정하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 지로수납장치의 지로인식방법.
5. 제1항에 있어서, 개별문자분할단계는 문자의 변동을 허용하는 분할창을 이동시키며 분할창내의 문자를 하나씩 분할하도록 하되, Y축으로 문자의 시작과 끝을 찾기위해 X방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하고, X축으로 한문자를 분할하기 위해 Y축 방향으로 검은 픽셀을 누적하여 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 지로수납장치의 지로인식방법.

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