KR100920663B1 - 2차원 코드의 인식 방법 - Google Patents

2차원 코드의 인식 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100920663B1
KR100920663B1 KR1020090005642A KR20090005642A KR100920663B1 KR 100920663 B1 KR100920663 B1 KR 100920663B1 KR 1020090005642 A KR1020090005642 A KR 1020090005642A KR 20090005642 A KR20090005642 A KR 20090005642A KR 100920663 B1 KR100920663 B1 KR 100920663B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
marker
image
dimensional code
gray scale
neural network
Prior art date
Application number
KR1020090005642A
Other languages
English (en)
Inventor
조영진
Original Assignee
(주) 이토프
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주) 이토프 filed Critical (주) 이토프
Priority to KR1020090005642A priority Critical patent/KR100920663B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100920663B1 publication Critical patent/KR100920663B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements
    • H04W4/14—Short messaging services, e.g. short message services [SMS] or unstructured supplementary service data [USSD]

Abstract

용이하고 신속하게 2차원 코드를 인식할 수 있고, 인식 정확도가 높은 2차원 코드 인식 방법이 개시된다. 먼저, 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득하고, 획득한 영상의 컬러를 그레이 스케일로 변환한다. 이후, 그레이 스케일로 변환된 영상을 이진화하고, 이진화된 영상으로부터 마커를 검출한다. 검출된 마커에 기초하여 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 상기 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출하고, 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고 신경망의 출력에 기초하여 패턴 영상에 포함된 각각의 2차원 코드를 숫자로 변환한다. 따라서, SMS를 통해 수신된 메시지에 포함된 2차원 코드를 신속하게 인식할 수 있고, 신경망을 통해 2차원 코드를 인식함으로써 인식 정확도를 향상시킬 수 있다.
2차원 코드, 패턴, 인식, 신경망, 마커

Description

2차원 코드의 인식 방법{Method For Recognizing Of 2-dimensional Code}
본 발명은 패턴 인식에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 SMS를 통해 수신된 메시지에 포함된 2차원 코드를 인식할 수 있는 2차원 코드 인식 방법에 관한 것이다.
인터넷을 통해 티켓을 예매하고 단문 메시지 서비스(Short Message Service)를 이용하여 티켓의 예매 내용을 메시지로 수신한 후, 수신된 SMS 메시지에 포함된 티켓 예매 내용에 기초하여 티켓 발권 창구에서 종이 티켓 등과 같은 정식 티켓을 발급 받는 티켓 예매 서비스가 증가하고 있다.
그러나, SMS는 송수신되는 데이터의 크기 제한(예를 들면, 80 바이트 또는 90 바이트)으로 인해 메시지에 티켓 자체를 포함시키기 보다는 티켓의 예매 정보만을 포함할 수 있기 때문에 정식 티켓을 다시 발급 받아야 하는 사용상의 불편함이 있다.
상기와 같은 티켓 예매 서비스의 단점을 극복하기 위해서는 비교적 서비스 비용이 저렴한 SMS를 이용하여 티켓 또는 쿠폰을 직접 전송할 수 있고, 수신된 SMS 메시지에 포함된 티켓을 용이하게 인식할 수 있는 방법이 요구된다.
SMS를 이용하여 수신된 메시지에 포함된 티켓 또는 쿠폰을 별도의 종이 티켓 으로 교환하지 않고 직접 이용할 수 있도록 하기 위해서는 휴대용 단말기의 디스플레이 장치를 통해 표시되는 코드 형태의 티켓 또는 쿠폰을 신속하고 정확하게 인식할 수 있는 코드 인식 방법이 필요하다.
특히, 휴대용 단말기는 그 종류가 다양하고, 휴대용 단말기에 구비된 디스플레이 장치도 크기, 해상도, 색깔 등이 각각 다르기 때문에 휴대용 단말기 또는 휴대용 단말기에 구비된 디스플레이 장치의 종류에 상관없이 문자 메시지에 포함된 코드를 정확하게 인식하기 위한 방법이 필요하다.
또한, 휴대용 단말기를 통해 표시되는 코드 형태의 티켓 또는 쿠폰을 직접적으로 사용하기 위해서는 문자 메시지에 포함된 코드를 신속하게 인식하여 사용자의 대기 시간을 감소시킴으로써 대기 시간의 증가로 인한 사용자의 불만이 토출되지 않도록 하여한 한다.
따라서, 본 발명의 목적은 용이하고 신속하게 2차원 코드를 인식할 수 있고, 인식 정확도가 높은 2차원 코드 인식 방법을 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 3차원 코드의 인식 방법은, 3차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득하는 단계와, 상기 획득한 영상의 컬러를 그레이 스케일로 변환하는 전처리 단계와, 상기 그레이 스케일로 변환된 영상을 이진화하는 단계와, 상기 이진화된 영상으로부터 마커를 검출하는 단계와, 상기 검출된 마커에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 상기 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출하는 단계 및 상기 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고, 상기 신경망의 출력에 기초하여 상기 패턴 영상에 포함된 각각의 2차원 코드를 숫자로 변환하는 단계를 포함한다. 상기 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득하는 단계는, 상기 2차원 코드가 포함된 SMS 메시지의 표시 화면을 촬영을 통해 획득할 수 있다. 상기 전처리 단계는, 상기 그레이 스케일로 변환된 영상에 대해 가우시안 블러(Gauissan Blur) 처리를 수행하는 노이즈 감쇄 단계를 포함할 수 있다. 상기 영상을 이진화하는 단계는, 상기 그레이 스케일로 변환된 영상 중 상기 2차원 코드가 표시되는 영역인 배경의 색을 판단하는 단계와, 상기 그레이 스케일로 변환된 영상에서 흰색과 검정색의 경계를 설정하는 단계 및 상기 설정된 경계에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상을 흰색과 검정색으로 이진화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 그레이 스케일로 변환된 영상 중 상기 2차원 코드가 표시되는 영역인 배경의 색을 판단하는 단계는, 상기 그레이 스케일로 변환된 영상의 중앙을 기준으로 미리 설정된 크기에 해당하는 영역의 밝기값에 대한 히스토그램을 분석하여 상기 배경색을 판단할 수 있다. 상기 영상을 이진화하는 단계는, 상기 이진화된 영상에서 상기 배경색을 미리 설정된 색으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 영상을 이진화하는 단계는, 상기 이진화된 영상에 포함된 노이즈를 제거하기 위한 침식(erode) 처리를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 이진화된 영상으로부터 마커를 검출하는 단계는, Top-Hat 필터를 이용하여 상기 마커를 검출할 수 있다. 상기 이진화된 영상으로부터 마커를 검출하는 단계는, 상기 마커의 특징에 기초하여 상기 검출된 마커의 유효성을 검증하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 마커의 유효성을 검증하는 단계는, 상기 검출된 마커 중 제1 마커와 제2 마커 사이의 길이가 상기 제2 마커와 제3 마커 사이의 길이의 미리 설정된 배수에 해당하고, 상기 제1 마커와 제2 마커를 연결하는 직선과 상기 제2 마커와 상기 제3 마커를 연결하는 직선이 서로 직각을 이루는 경우 상기 검출된 마커가 유효한 것으로 판단할 수 있다. 상기 검출된 마커에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출하는 단계는, 상기 검출된 마커의 좌표값에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상에서 상기 검출된 마커 중 제1 마커 및 제2 마커를 연결하는 직선이 가로변으로 구성되고, 상기 제2 마커 및 제3 마커를 연결하는 직선이 세로변으로 구성된 사각형의 영역을 상기 패턴 영상으로 추출할 수 있다. 상기 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고, 상기 신경망의 출력에 기초하여 상기 패턴 영상에 포함된 각각의 2차원 코드를 숫자로 변환하는 단계는, 상기 추출된 패턴 영상을 각각 2차원 코드가 포함된 적어도 하나의 패턴 영역으로 구분하는 단계와, 상기 구분된 각각의 패턴 영역을 미리 설정된 개수의 세부 영역으로 구분하는 단계와, 상기 세부 영역으로 구분된 각 영역의 컬러 평균값을 획득하는 단계와, 상기 획득한 컬러 평균값을 신경망의 입력에 제공하는 단계 및 상기 신경망의 출력값에 기초하여 상기 패턴 영역에 대응되는 숫자를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 2차원 코드는 각각 텍스트로 구성되고, 미리 정해진 숫자로 변환될 수 있는 ┼, ┌, ┐, └, ┘, ├, ┤, ┬, ┴, ─, │ 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 2차원 코드는 상기 SMS(Short Message Service) 메시지에서 상기 2차원 코드가 위치하는 영역을 표시하기 위한 3개 이상의 마커를 포함할 수 있다.
상기와 같은 2차원 코드의 인식 방법에 따르면, 휴대용 단말기의 디스플레이 장치에 표시되는 2차원 코드가 포함된 메시지를 촬영하여 영상을 획득한 후, 획득한 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 가우시간 블러 필터를 이용하여 노이즈를 감쇄시키는 전처리 과정을 수행한다. 이후, 영상을 이진화한 후 마커의 색을 미리 설정된 색으로 변환한다. 이후, 이진화된 영상에서 마커를 검출하고, 검출된 마커의 좌표값에 기초하여 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 적어도 하나의 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출한다. 추출된 패턴 영상은 2차원 코드를 포함하는 적어도 하나의 패턴 영역으로 구분된 후 각각의 패턴 영역은 신경망의 입력으로 제공되고 신경망의 출력에 기초하여 2차원 코드에 대응되는 숫자가 결정됨으로써 2차원 코드의 인식이 수행된다.
따라서, SMS를 통해 수신된 메시지에 포함된 2차원 코드를 신속하게 인식할 수 있고, 신경망을 통해 2차원 코드를 인식함으로써 인식 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 신경망의 학습시 각 휴대용 단말기별로 신경망의 가중치를 조정하여 신경망을 학습시킴으로써 2차원 코드를 표시하는 휴대용 단말기의 종류에 상관없이 2차원 코드 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르 게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예에서 2차원 코드 인식 방법을 수행하는 장치를 설명의 편의를 위해 2차원 코드 인식 장치로 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 코드의 인식 과정을 나타내는 흐름도이고, 도 2는 도 1에 도시된 신경망을 이용한 2차원 코드 인식 단계를 구체적으로 나타내는 흐름도이다. 또한, 도 3은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 전처리 단계에서 처리되는 영상을 나타내는 예시도이고, 도 4는 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 배경색 판단 단계를 설명하기 위한 예시도이다. 또한, 도 5는 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정에서 영상 이진화가 수행된 영상을 나타내고, 도 6은 도 5에 도시된 영상 이진화가 수행된 영상이 반전된 영상을 나타낸다. 또한, 도 7은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 마커 검증 단계를 설명하기 위한 개념도이고, 도 8은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정에서 신경망을 통해 2차원 코드를 인식하는 과정을 나타내는 개념도이며, 도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 코드 인식 방법에서 각각의 2차원 코드에 대응되는 숫자를 나타내는 표이다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 먼저 2차원 코드의 인식 방법을 수행하는 2차원 코드 인식 장치는 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득한다(단계 110).
여기서, 상기 2차원 코드를 포함하는 메시지는 단문 메시지 서비스(Short Message Service, 이하 'SMS'라 약칭함)를 통해 휴대용 단말기로 수신된 SMS 메시지가 될 수 있고, 2차원 코드 인식 장치는 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 2차원 코드를 표시하는 휴대용 단말기를 카메라를 이용하여 촬영함으로써 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득할 수 있다.
상기 2차원 코드는 각각 서로 다른 숫자로 변환될 수 있고, 별도의 이미지 처리 없이 SMS 메시지에 직접 입력될 수 있는 텍스트 형태의 ┼, ┌, ┐, └, ┘, ├, ┤, ┬, ┴, ─, │으로 구성될 수 있고, 상기 2차원 코드는 SMS 메시지에 용이하게 입력될 수 있는 텍스트이다. SMS 메시지에서 상기 2차원 코드가 위치하는 영역을 표시하기 위해 세 개의 ●가 마커(marker)로 사용될 수 있다.
이후, 2차원 코드 인식 장치는 단계 110에서 획득한 영상에 대한 전처리 과정을 수행한다. 먼저, 2차원 코드 인식 장치는 획득한 영상의 컬러를 도 3의 (b)에 도시한 바와 같이 8비트의 그레이 스케일(gray scale)의 영상으로 변환한다(단계 120).
또한, 2차원 코드 인식 장치는 상기 그레이 스케일로 컬러가 변환된 영상에 대해 노이즈 필터링을 수행하여 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이 노이즈를 감쇄시킨다(단계 130). 여기서, 2차원 코드 인식 장치는 가우시안 블러(Gaussian Blur) 필터를 사용하여 노이즈의 간섭을 최소화할 수 있다.
휴대용 단말기의 디스플레이 장치에 표시되는 마커는 디스플레이 장치의 배경색에 따라 검은색 또는 흰색으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치의 배경색이 흰색인 경우 마커는 검은색으로 표시될 수 있고, 배경색이 검은색인 경우 마커는 흰색으로 표시될 수 있다.
따라서, 마커를 검출하기 위해서는 마커를 표시하고 있는 휴대용 단말기의 디스플레이 장치의 배경색에 대한 구분이 요구된다.
2차원 코드 인식 장치는 단계 120 및 단계 130을 통해 전처리가 수행된 영상에서 배경색을 판단하기 위해, 영상의 중앙부분에 대한 밝기값의 히스토그램을 분석하여 배경색을 판단한다(단계 140). 또한, 2차원 코드 인식 장치는 검은색과 흰색에 대한 경계를 설정한다.
여기서, 2차원 코드 인식 장치는 도 4에 도시된 바와 같이 영상의 중앙을 중심으로 미리 설정된 크기의 영역(예를 들면, 90x120 픽셀)을 설정하고, 상기 설정된 영역(10)의 밝기값에 대한 히스토그램을 분석하여 배경색을 판단할 수 있다.
단계 140에서 검정색과 흰색에 대한 경계가 설정되면, 2차원 코드 인식 장치는 설정된 경계에 기초하여 그레이 스케일로 변환된 영상을 이진화 한다.
즉, 그레이 스케일로 변환된 영상은 도 5에 도시된 바와 같이 흰색 및 검정색으로 구성된 이진 영상으로 변환될 수 있고, 마커의 색은 미리 설정된 색으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 마커의 색이 흰색인 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 이진화된 영상이 흰색 배경(20)과 검정색 마커(30)로 표시되면 2차원 코드 인식 장치는 이진화된 영상의 컬러를 반전시켜 도 6에 도시된 바와 같이 마커의 색이 미리 설정된 색인 흰색이 되도록 변환할 수 있다.
또한, 단계 150에서 2차원 코드 인식 장치는 반전된 영상에 대해 침식(erode) 처리를 수행하여 반전된 영상에 포함된 노이즈를 제거함으로써 반전된 영상에서 마커가 분명하게 구분될 수 있도록 한다.
이후, 2차원 코드 인식 장치는 도 6에 도시된 바와 같이 마커가 흰색으로 표시된 영상에서 마커를 검출한다(단계 160).
여기서, 마커는 도 6에 도시된 바와 같이 흰색 동그라미 형태로 표시되고, 2차원 코드 인식 장치는 탑햇 필터(Top-Hat Filter)를 이용하여 영상에서 마커를 검출한다. 또한, 휴대용 단말기마다 표시되는 마커의 크기가 다를 수 있기 때문에 2차원 코드 인식 장치는 탑햇 필터의 마스크를 15x15 픽셀부터 50x50 픽셀까지 조정하여 마커를 검출한다.
단계 160의 마커 검출 과정에서 영상에 존재하는 마커와 유사한 흰색 동그라미가 마커로 오인식 될 수 있기 때문에 2차원 코드 인식 장치는 검출된 마커의 유효성을 검증한다(단계 170).
여기서, 2차원 코드 인식 장치는 마커의 특징에 기초하여 검출된 마커의 유효성을 검증할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 마커는 3개의 동그라미(31, 32 및 33)로 구성될 수 있다. 여기서, 2차원 코드의 배열에 따라 제1 마커(31)와 제2 마커(32) 사이의 거리(a)는 제2 마커(32)와 제3 마커 사이의 거리(b)의 미리 설정된 일정 배수값이 될 수 있다. 예를 들어, 2차원 코드가 도 3에 도시된 바와 같이 2행 8열로 구성된 경우에는 제1 마커(31)와 제2 마커(32) 사이의 거리(a)는 제2 마커(32)와 제3 마커 사이의 거리(b)의 8배가 될 수 있다.
또한, 제1 마커(31)와 제2 마커(32)를 연결하는 직선은 제2 마커(32)와 제3 마커(33)를 연결하는 직선과 서로 직각을 이룬다.
2차원 코드 인식 장치는 상기와 같은 마커 특징에 기초하여 검출된 마커의 유효성을 검증하고 검출된 마커가 유효하기 않은 것으로 판단되면, 상기 마커 특징을 만족하는 마커를 검출할 때까지 단계 160 및 단계 170을 반복하여 수행할 수 있다.
또는, 검출된 마커가 유효한 것으로 검증되면 2차원 코드 인식 장치는 검출된 마커의 좌표값에 기초하여 단계 120에서 변환된 그레이 스케일 영상에서 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출한다(단계 180).
구체적으로, 2차원 코드 인식 장치는 그레이 스케일 영상에서 제1 마커와 제2 마커를 연결하는 선이 하나의 가로 변으로 구성되고, 제2 마커와 제3 마커를 연결하는 선이 하나의 세로 변으로 구성된 사각형의 영역을 추출한다. 상기 추출된 패턴 영상은 마커로 둘러싸인 사각형 내에 적어도 하나의 2차원 코드가 포함되어 있다.
이후, 2차원 코드 인식 장치는 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고, 신경망의 출력에 기초하여 각각의 패턴 영상에 포함된 2차원 코드를 이에 대응되는 숫자로 변환하여 2진 코드를 인식한다(단계 190).
도 2에 도시된 바와 같이 2차원 코드 인식 장치는 먼저, 추출된 패턴 영상을 각각 하나의 이차원 코드를 포함하는 복수의 패턴 영역으로 구분한다(단계 191).
예를 들어, 2차원 코드 인식 장치는 도 8에 도시된 바와 같이 추출된 패턴 영상을 미리 설정된 개수(2x8=16)의 패턴 영역으로 구분한다. 여기서, 구분된 각각의 패턴 영역은 2차원 코드 또는 마커를 포함한다.
다음으로, 2차원 코드 인식 장치는 구분된 각각의 패턴 영역을 미리 설정된 개수(5x5=25)의 세부 영역으로 구분한다(단계 193).
그리고, 구분된 각각의 세부 영역에 대한 컬러 평균값을 구한 후(단계 195), 각 세부 영역에 대한 컬러 평균값을 신경망의 입력 노드에 제공한다(단계 197).
이후, 2차원 코드 인식 장치는 신경망의 출력에 기초하여 2차원 코드를 포함하는 패턴 영역에 대응되는 숫자를 결정한다(단계 199).
여기서, 상기 신경망은 입력 노드, 은닉 노드 및 출력 노드의 3개 레이어로 구성될 수 있고, 입력 노드는 25개, 은닉 노드는 10, 출력 노드는 10개로 구성될 수 있다.
또한, 신경망의 학습은 역전파(back propagation) 방법을 통해 학습될 수 있고, 상기 구분된 패턴 영역 중 마커를 포함하는 패턴 영역을 제외한 각각의 패턴 영역을 신경망의 입력에 차례대로 제공함으로써 학습될 수 있다. 그리고, 각각의 휴대용 단말기 별로 신경망의 가중치를 조정하여 2차원 코드 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 패턴 영상은 16개의 패턴 영역으로 구분되고, 마커를 포함한 패턴 영역을 제외한 각각의 패턴 영역은 2차원 코드를 포함한다. 그리고, 2차원 코드를 포함하는 패턴 영역은 다시 25개의 세부 영역으로 구분되고, 구분된 각각의 세부 영역(즉, 25개)에 대해서는 컬러 평균값이 구해진 후 신경망의 입력 노드에 각각 제공된다. 이후, 신경망의 출력에 기초하여 입력된 패턴 영역 즉, 2차원 코드에 대응되는 숫자가 결정된다. 각각의 이차원 코드와 대응되는 숫자는 도 9에 도시된 바와 같다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 코드의 인식 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 도 1에 도시된 신경망을 이용한 2차원 코드 인식 단계를 더욱 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 전처리 단계에서 처리되는 영상을 나타내는 예시도이다.
도 4는 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 배경색 판단 단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정에서 영상 이진화가 수행된 영상을 나타낸다.
도 6은 도 4에 도시된 영상 이진화가 수행된 영상이 반전된 영상을 나타낸다.
도 7은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정의 마커 검증 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 8은 도 1에 도시된 2차원 코드 인식 과정에서 신경망을 통해 2차원 코드를 인식하는 과정을 나타내는 개념도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 코드 인식 방법에서 각각의 2차원 코드에 대응되는 숫자를 나타내는 표이다.

Claims (14)

  1. 휴대용 단말기를 통해 표시되는 SMS(Short Message Service) 메시지에 포함된 2차원 코드를 인식하는 방법에 있어서,
    상기 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 영상의 컬러를 그레이 스케일로 변환하는 전처리 단계;
    상기 그레이 스케일로 변환된 영상의 중앙을 기준으로 미리 설정된 크기에 해당하는 영역의 밝기값에 대한 히스토그램을 분석하여 상기 2차원 코드가 표시되는 영역인 배경의 색을 판단하는 단계;
    상기 그레이 스케일로 변환된 영상에서 흰색과 검정색의 경계를 설정하는 단계;
    상기 설정된 경계에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상을 흰색과 검정색으로 이진화하는 단계;
    상기 이진화된 영상으로부터 마커를 검출하는 단계;
    상기 검출된 마커에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 상기 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고, 상기 신경망의 출력에 기초하여 상기 패턴 영상에 포함된 각각의 2차원 코드를 숫자로 변환하는 단계를 포함하는 2차원 코드의 인식 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 2차원 코드를 포함하는 메시지의 영상을 획득하는 단계는,
    상기 2차원 코드가 포함된 SMS 메시지의 표시 화면을 촬영을 통해 획득하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 설정된 경계에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상을 흰색과 검정색으로 이진화하는 단계는,
    상기 이진화된 영상에서 상기 배경의 색을 미리 설정된 색으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 설정된 경계에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상을 흰색과 검정색으로 이진화하는 단계는,
    상기 이진화된 영상에 포함된 노이즈를 제거하기 위한 침식(erode) 처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서, 상기 이진화된 영상으로부터 마커를 검출하는 단계는,
    상기 마커의 특징에 기초하여 상기 검출된 마커의 유효성을 검증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 마커의 유효성을 검증하는 단계는,
    상기 검출된 마커 중 제1 마커와 제2 마커 사이의 길이가 상기 제2 마커와 제3 마커 사이의 길이보다 미리 설정된 배수만큼 더 길고, 상기 제1 마커와 제2 마커를 연결하는 직선과 상기 제2 마커와 상기 제3 마커를 연결하는 직선이 서로 직각을 이루는 경우 상기 검출된 마커가 유효한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 검출된 마커에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상으로부터 2차원 코드를 포함하는 패턴 영상을 추출하는 단계는,
    상기 검출된 마커의 좌표값에 기초하여 상기 그레이 스케일로 변환된 영상에서 상기 검출된 마커 중 제1 마커 및 제2 마커를 연결하는 직선이 하나의 가로변으로 구성되고, 상기 제2 마커 및 제3 마커를 연결하는 직선이 하나의 세로변으로 구성된 사각형의 영역을 상기 패턴 영상으로 추출하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 추출된 패턴 영상을 신경망에 입력하고, 상기 신경망의 출력에 기초하여 상기 패턴 영상에 포함된 각각의 2차원 코드를 숫자로 변환하는 단계는,
    상기 추출된 패턴 영상을 각각 2차원 코드가 포함된 적어도 하나의 패턴 영역으로 구분하는 단계;
    상기 구분된 각각의 패턴 영역을 미리 설정된 개수의 세부 영역으로 구분하는 단계;
    상기 세부 영역으로 구분된 각 영역의 컬러 평균값을 획득하는 단계;
    상기 획득한 컬러 평균값을 신경망의 입력에 제공하는 단계; 및
    상기 신경망의 출력값에 기초하여 상기 패턴 영역에 대응되는 숫자를 결정하는 단계를 포함하는 2차원 코드의 인식 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 2차원 코드는
    각각 텍스트로 구성되고 미리 정해진 숫자로 변환될 수 있는 ┼, ┌, ┐, └, ┘, ├, ┤, ┬, ┴, ─, │ 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 코드의 인식 방법.
  14. 삭제
KR1020090005642A 2009-01-22 2009-01-22 2차원 코드의 인식 방법 KR100920663B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090005642A KR100920663B1 (ko) 2009-01-22 2009-01-22 2차원 코드의 인식 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090005642A KR100920663B1 (ko) 2009-01-22 2009-01-22 2차원 코드의 인식 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR100920663B1 true KR100920663B1 (ko) 2009-10-14

Family

ID=41561799

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090005642A KR100920663B1 (ko) 2009-01-22 2009-01-22 2차원 코드의 인식 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100920663B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101158275B1 (ko) 2011-07-21 2012-06-19 주식회사 엠터치 큐알코드 자동 인식 장치 및 방법
WO2013055069A1 (ko) * 2011-10-10 2013-04-18 주식회사 예원커뮤니케이션 큐알코드 자동 인식 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010113578A (ko) * 2001-11-03 2001-12-28 한탁돈 코드인식을 위한 장치 및 그 방법
KR20050119807A (ko) * 2004-06-17 2005-12-22 (주)엠비원 로고가 삽입된 패턴코드 및 그의 인코딩 및 그의 디코딩방법
KR20070089440A (ko) * 2006-02-28 2007-08-31 주식회사 인사이트 앤드 컴퍼니 셀 이미지 데이터 인코딩/디코딩 방법 및 그 셀.

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010113578A (ko) * 2001-11-03 2001-12-28 한탁돈 코드인식을 위한 장치 및 그 방법
KR20050119807A (ko) * 2004-06-17 2005-12-22 (주)엠비원 로고가 삽입된 패턴코드 및 그의 인코딩 및 그의 디코딩방법
KR20070089440A (ko) * 2006-02-28 2007-08-31 주식회사 인사이트 앤드 컴퍼니 셀 이미지 데이터 인코딩/디코딩 방법 및 그 셀.

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101158275B1 (ko) 2011-07-21 2012-06-19 주식회사 엠터치 큐알코드 자동 인식 장치 및 방법
US8908975B2 (en) 2011-07-21 2014-12-09 Yewon Communication Co., Ltd. Apparatus and method for automatically recognizing a QR code
WO2013055069A1 (ko) * 2011-10-10 2013-04-18 주식회사 예원커뮤니케이션 큐알코드 자동 인식 장치 및 방법
CN103890779A (zh) * 2011-10-10 2014-06-25 礼元通信株式会社 Qr码自动识别装置以及方法
RU2543569C1 (ru) * 2011-10-10 2015-03-10 Евон Коммьюникейшен Ко., Лтд. Устройство и способ для автоматического распознавания qr-кода
EP2767928A4 (en) * 2011-10-10 2015-07-01 Yewon Comm Co Ltd DEVICE AND METHOD FOR AUTOMATICALLY IDENTIFYING A QR CODE
AU2012321562B2 (en) * 2011-10-10 2018-01-25 Yewon Communication Co., Ltd. Device and method for automatically identifying a QR code

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11188997B2 (en) Detecting conflicts between multiple different signals within imagery
KR101907414B1 (ko) 촬영 이미지 기반의 문자 인식 장치 및 방법
KR20190010640A (ko) 문서의 광학 문자 인식 기법
CN105224903B (zh) 一种二维码的防伪方法和二维码的读取装置
US20190102649A1 (en) Methods for optical character recognition (ocr)
US10789438B1 (en) Detecting conflicts between multiple different encoded signals within imagery, using only a subset of available image data
WO2017141802A1 (ja) 画像処理装置、文字認識装置、画像処理方法及びプログラム記録媒体
EP2736012A1 (en) Object identification system and program
JP6786874B2 (ja) 針式メータ検出装置、方法およびプログラム
US11881043B2 (en) Image processing system, image processing method, and program
US11250535B1 (en) Detecting conflicts between multiple different encoded signals within imagery, using only a subset of available image data, and robustness checks
CN110738204B (zh) 一种证件区域定位的方法及装置
CN108647570B (zh) 斑马线检测方法、装置及计算机可读存储介质
KR100920663B1 (ko) 2차원 코드의 인식 방법
JP6630341B2 (ja) シンボルの光学的検出方法
US9129171B2 (en) Code reading device and code reading method
KR20070048570A (ko) 이미지 분별 장치 및 그 방법
CN107145883A (zh) 文本检测方法和设备
EP3901926A1 (en) Validation method and apparatus for identification documents
CN108140120A (zh) 生物特征检测方法及辨识系统
JP2012212287A (ja) 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム
US20130156288A1 (en) Systems And Methods For Locating Characters On A Document
US20170200383A1 (en) Automated review of forms through augmented reality
CN111178346B (zh) 文字区域的定位方法、装置、设备及存储介质
JP2023038532A (ja) 真贋判定装置およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120924

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130926

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140926

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150924

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160919

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180822

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190722

Year of fee payment: 11