KR101595719B1 - 신분증인식기의 영상 전처리장치 - Google Patents

신분증인식기의 영상 전처리장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101595719B1
KR101595719B1 KR1020140029714A KR20140029714A KR101595719B1 KR 101595719 B1 KR101595719 B1 KR 101595719B1 KR 1020140029714 A KR1020140029714 A KR 1020140029714A KR 20140029714 A KR20140029714 A KR 20140029714A KR 101595719 B1 KR101595719 B1 KR 101595719B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
value
unit
recognition
recognition target
Prior art date
Application number
KR1020140029714A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150107186A (ko
Inventor
조효기
Original Assignee
(주)에이텍티앤
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)에이텍티앤 filed Critical (주)에이텍티앤
Priority to KR1020140029714A priority Critical patent/KR101595719B1/ko
Publication of KR20150107186A publication Critical patent/KR20150107186A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101595719B1 publication Critical patent/KR101595719B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Character Input (AREA)

Abstract

보간법(interpolation)을 이용하여 획득된 영상에서 조명의 영향을 제거하여 문자인식의 정확도를 향상토록 한 신분증인식기의 영상 전처리장치에 관한 것으로서, 인식할 신분증에 대한 신분증 이미지(원 영상)를 생성하고, 생성한 신분증 이미지를 출력하는 영상 입력부; 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기초로 인식대상 이미지를 추출한 후 영상 보정을 위한 보간법을 기초로 상기 추출한 인식대상 이미지를 보정하여 조명 영향을 제거하고, 이진화를 위한 기준 값을 기초로 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지를 이진화하는 영상 전처리부를 포함하고, 상기 영상 보정은 상기 인식대상 이미지를 임의의 픽셀 단위로 구간 분할하고, 분할한 구간에 대해 기준 값을 각각 설정한 후, 설정한 기준 값 중 최대값을 기초로 인식대상 이미지를 보간한다.

Description

신분증인식기의 영상 전처리장치{Apparatus for image preprocessing in identification recognizer}
본 발명은 신분증인식기의 영상 전처리에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 보간법(interpolation)을 이용하여 획득된 영상에서 조명의 영향을 제거하여 문자인식의 정확도를 향상토록 한 신분증인식기의 영상 전처리장치에 관한 것이다.
일반적으로 신분증인식기는 사용자가 제시하는 신분증(주민등록증, 운전면허증, 사원증, 기타)을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 획득한 이미지 정보에서 문자 영역을 검색하며, 검색한 문자 영역에 존재하는 문자를 추출하여 컴퓨터가 판독할 수 있는 코드로 전환하여 인식을 하는 과정을 통해 신분증을 자동으로 인식한다.
신분증인식기에서 신분증을 인식하는 방식은 다양한 데, 그 중 대표적인 것이 OCR(Optical Character Recognition) 기술이다. OCR 기술은 신분증 촬영을 통해 획득한 이미지를 분석하여 문자 영역을 검색하고, 검색된 문자 영역에 포함된 문자를 인식하는 기술이다. 즉, OCR 기술은 패턴 인식의 한 분야로, 인쇄된 문자 또는 손으로 직접 쓴 문자를 자동으로 판독 및 식별하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 코드로 전환함으로써, 키보드를 통해서 컴퓨터 입력 작업을 하지 않고 컴퓨터가 직접 패턴 인식을 수행할 수 있다.
이러한 OCR기술은 OCR 동작을 수행하기 전에 이진화 및 전처리 동작을 수행한다. 즉, 이진화 및 전처리 동작을 수행하여 OCR 동작시 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 "0"과 "1"의 값으로 변환한다. 이때 이진화 및 전처리 동작은 컴퓨터가 보다 정확하게 문자를 인식할 수 있도록 이미지를 개선하는 작업이 필요하다.
특히, 카메라와 조명장치를 갖춘 신분증 인식기로부터 획득한 영상정보를 인식하는 데 있어서, 과도한 조명의 노출로 인해 정보가 훼손되거나 조명의 밝기가 균일하지 못하여 정보 획득에 실패하거나 전혀 정보를 얻지 못하는 경우도 있다. 따라서 이러한 조명의 영향에 의한 신분증 인식 불능을 해결하기 위해, 신분증 인식 전단에서 이미지를 개선하는 작업이 필요하다.
신분증 인식을 위한 이미지 개선처리를 위한 종래의 기술이 하기의 <특허문헌 1> 대한민국 등록특허 등록번호 10-1058726호(2011.08.15. 등록)에 개시되었다.
<특허문헌 1>에 개시된 종래기술은 촬영된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하여 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하고, 각 블록 단위의 이미지에서 산출된 명도 값과 보간법을 이용하여 원본 이미지 크기의 배경 이미지를 생성한 후, 추출된 조명 성분을 이용하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거하여, 이미지에 포함된 문자를 명확하게 인식하도록 조명 성분을 제거하여 이미지를 보정하게 된다.
대한민국 등록특허 등록번호 10-1058726호(2011.08.15. 등록)
그러나 상기와 같은 종래기술은 원본 이미지를 블록 단위로 분할하는 과정, 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표값을 산출하는 과정, 보간법을 이용하여 이미지 크기의 배경 이미지를 산출하는 과정과 같은 복잡한 과정을 통해 조명 성분을 제거하기 때문에, 조명 성분 제거를 위한 절차가 복잡하고 조명 성분 제거를 위한 시간이 많이 걸리는 단점이 있었다.
본 발명의 목적은 간단한 보간법(interpolation)을 이용하여 획득된 영상에서 조명의 영향을 제거하여 문자인식의 정확도를 향상토록 한 신분증인식기의 영상 전처리장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 간단한 보간법(interpolation)을 이용하여 획득된 영상정보에서 조명의 영향을 최소화하는 전처리를 수행하여, 문자인식의 정확도를 향상토록 한 신분증인식기의 영상 전처리장치를 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치는 인식할 신분증에 대한 신분증 이미지(원 영상)를 생성하고, 생성한 신분증 이미지를 출력하는 영상 입력부; 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기초로 인식대상 이미지를 추출한 후 영상 보정을 위한 보간법을 기초로 상기 추출한 인식대상 이미지를 보정하여 조명 영향을 제거하고, 이진화를 위한 기준 값을 기초로 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지를 이진화하는 영상 전처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 영상 보정은 상기 인식대상 이미지를 임의의 픽셀 단위로 구간 분할하고, 분할한 구간에 대해 기준 값을 각각 설정한 후, 설정한 기준 값 중 최대값을 기초로 인식대상 이미지를 보간하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 영상 전처리부는 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기반으로 인식대상 이미지를 추출하는 인식영상 획득부; 상기 추출한 인식대상 이미지를 보간법을 이용하여 보정하여 조명 영향을 제거하는 영상 보정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 영상 보정부는 인식대상 이미지의 가로 영상(라인당 픽셀 수)인 X축 좌표의 각각에 대하여 세로 영상(라인 수)인 Y값을 누적 계산하여 저장하고(a값), Y축 좌표의 각각에 대하여 X값을 누적 계산하여 저장하며(b값), 상기 (b값)의 평균을 구하여 미리 정해진 일정비율보다 적은 경우 Y의 최대/최소값을 산출하고, 상기 X축을 128 픽셀 단위로 구간 분할하고, 각 구간별로 상기 (a값)을 기초로 각 구간별 최대값과 위치를 산출하며, 각 구간별 최대값과 X좌표를 이용하여 선형 방정식을 생성하고, 전 구간에서 상기 최대값을 기준으로 보상값을 계산하여 각 픽셀에 대해 보상을 하여 조명 영향을 제거하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 영상 보정부는 상기 최대값과 픽셀 값을 감산하여 그 차이를 보상값으로 산출하고, 산출한 보상값을 픽셀 값에 부여하여 영상 보상을 하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 영상 전처리부는 상기 영상 보정부에서 보상이 이루어진 인식대상 이미지의 픽셀 당 분산을 이용하여 이진화를 위한 기준 값을 설정하는 기준 값 설정부; 상기 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지에 상기 기준 값을 적용하여 신분증 인식을 위한 이진화 영상을 생성하는 기준 값 적용부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 단순한 보간법을 이용하여 인식대상 이미지에서 조명의 영향을 제거함으로써 문자인식의 정확도를 향상할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 조명 영향제거시 보간법을 이용하여 영상 정보를 보상하는 방법으로 영상 전처리를 함으로써, 조명 영향을 제거하는 시간을 단축할 수 있으며, 이로 인해 전체적인 신분증 인식 시간을 단축할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치의 구성도,
도 2는 도 1의 영상 전처리부의 실시 예 구성도,
도 3a는 신분증 촬영기에 의해 획득한 신분증 이미지의 예시도,
도 3b는 상기 신분증 이미지로부터 인식대상 이미지를 추출하고 이를 이진화한 경우의 이진화 영상 예시도,
도 3c는 상기 신분증 이미지로부터 인식대상 이미지를 추출하고, 추출한 인식대상 이미지를 본 발명에서 제안한 보간법을 적용하여 이미지 보상을 한 후 이진화한 경우의 이진화 영상 예시도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치의 구성도이다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치는 영상 입력부(10), 영상 전처리부(20) 및 신분증 인식부(30)를 포함한다.
상기 영상 입력부(10)는 인식할 신분증을 촬영하여 신분증 이미지(원 영상)를 생성하고, 생성한 신분증 이미지를 상기 영상 전처리부(20)에 전달하는 역할을 한다. 신분증을 촬영하는 촬영기는 일반적인 신분증 촬영기를 이용하는 것이 바람직하다.
상기 영상 전처리부(20)는 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기초로 인식대상 이미지를 추출한 후 영상 보정을 위한 보간법을 기초로 상기 추출한 인식대상 이미지를 보정하여 조명 영향을 제거하고, 이진화를 위한 기준 값을 기초로 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지를 이진화하여 상기 신분증 인식부(30)에 전달하는 역할을 한다. 여기서 영상 보정은 상기 인식대상 이미지를 임의의 픽셀 단위로 구간 분할하고, 분할한 구간에 대해 기준 값을 각각 설정한 후, 설정한 기준 값 중 최대값을 기초로 인식대상 이미지를 보간하는 것이 바람직하다.
이러한 영상 전처리부(20)는 도 2에 도시한 바와 같이, 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기반으로 인식대상 이미지를 추출하는 인식영상 획득부(21); 상기 추출한 인식대상 이미지를 보간법을 이용하여 보정하여 조명 영향을 제거하는 영상 보정부(22); 상기 영상 보정부(22)에서 보상이 이루어진 인식대상 이미지의 픽셀 당 분산을 이용하여 이진화를 위한 기준 값을 설정하는 기준 값 설정부(23); 상기 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지에 상기 기준 값을 적용하여 신분증 인식을 위한 이진화 영상을 생성하는 기준 값 적용부(24)를 포함한다.
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신분증인식기의 영상 전처리장치의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 신분증 인식을 위해, 사용자가 신분증을 신분증 촬영기에 올려놓으면, 영상 입력부(10)에서 신분증 촬영기로 신분증을 촬영하여 도 3a와 같은 신분증 이미지(원 영상)를 생성하고, 이렇게 생성한 신분증 이미지를 입력 영상으로 영상 전처리부(20)에 전달한다. 여기서 신분증 촬영기는 통상의 신분증인식기에 구비된 일반적인 신분증 촬영기로서, 카메라와 조명 장치 등을 이용하는 것이 바람직하다.
상기 영상 전처리부(20)는 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기초로 인식대상 이미지를 추출한 후 영상 보정을 위한 보간법을 기초로 상기 추출한 인식대상 이미지를 보정하여 조명 영향을 제거하고, 이진화를 위한 기준 값을 기초로 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지를 이진화하여 상기 신분증 인식부(30)에 전달한다.
예컨대, 인식영상 획득부(21)는 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기반으로 인식대상 이미지를 추출한다. 여기서 위치 좌표는 신분증 이미지에 대해서 각각의 검색 영역에 대한 위치 좌표이다. 이러한 위치 좌표는 미리 설정되어 있다. 따라서 도 3a와 같은 신분증 이미지에서 특정 영역(예를 들어, 외국인 등록번호 영역)의 인식대상 이미지를 추출하고자 하면, 특정 영역에 대해서 미리 설정된 위치 좌표를 기초로 신분증 이미지로부터 인식대상 이미지를 추출한다. 도 3b에서 좌측 맨 상단의 이미지는 외국인 등록번호 영역에 대한 위치 좌표를 기초로 추출한 인식대상 이미지이다.
다음으로, 영상 보정부(22)는 상기 추출한 인식대상 이미지를 보간법을 이용하여 보정하여 조명 영향을 제거하게 된다.
예컨대, 영상 보정부(22)는 인식대상 이미지의 가로 영상(X축, 0 ~ 라인당 픽셀 수 범위)인 X축 좌표의 각각에 대하여 세로 영상(라인 수)인 Y값을 누적 계산하여 a값으로 내부 메모리에 저장한다. 아울러 세로 영상(Y축, 0 ~ 라인 수 범위)인 Y축 좌표의 각각에 대하여 X값을 누적 계산하여 b값으로 내부 메모리에 저장한다. 이후, 상기 b값의 평균을 구하여 미리 정해진 일정비율보다 적은 경우 Y의 최대값 및 최소값을 산출한다. 또한, 상기 X축을 128 픽셀 단위로 구간 분할하고, 각 구간별로 상기 a값을 기초로 각 구간별 최대값과 위치를 산출하여 저장한다. 다음으로, 각 구간별 최대값과 X좌표를 이용하여 선형 방정식(직선 방정식)을 생성하고, 이를 이용하여 기울기를 산출한다. 여기서 선형 방정식의 시작 좌표는 0이고, 끝 좌표는 마지막 X좌표의 값으로 설정한다. 이후, 전 구간에서 최대값을 기준으로 보상값을 계산하고, 계산한 보상값을 기준으로 각 픽셀에 대해 영상 보상을 하여 인식대상 이미지에서 조명 영향을 제거한다. 여기서 보상값 계산은 상기 최대값과 픽셀 값을 감산하여 그 차이를 보상값으로 산출하며, 상기 영상 보상은 산출한 보상값을 픽셀 값에 부여하여(가산하여) 영상 보상을 하는 것이 바람직하다.
다음으로, 기준 값 설정부(23)는 상기 영상 보정부(22)에서 보상이 이루어진 인식대상 이미지의 픽셀 당 분산을 이용하여 이진화를 위한 기준 값을 설정한다.
예컨대, 기준 값 설정부(23)는 상기 인식영상 획득부(21)에서 획득한 인식대상 이미지의 픽셀 당 분산을 이용하여 이진화를 위한 기준 값을 설정한다. 예컨대, 1프레임 영상을 그레이 변환하고, 각 픽셀을 분산을 이용하여 기준 값을 설정한다. 즉, 프레임 영상을 256단계의 그레이 레벨로 변환하고, 영상 히스토그램을 이용하여 기준 값을 설정한다. 여기서 기준 값이라 하면 해당 설정 값보다 밝은지 아니면 어두운지를 판단하기 위한 기준이 되는 값을 의미한다.
다음으로, 기준 값 적용부(24)는 상기 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지에 상기 기준 값을 적용하여 영상 보간을 하고, 그 보간이 이루어진 인식대상 이미지를 이진화하여, 신분증 인식을 위한 이진화 영상을 생성하여 상기 신분증 인식부(30)에 전달한다.
도 3b는 본원발명과 같은 보간법을 이용하여 영상 보정을 하지 않은 원 영상과 그 원 영상을 이진화한 영상을 도시한 것이다.
도 3c는 본원발명에서 제안한 보간법을 이용하여 인식대상 이미지의 영상 보정을 한 후, 그 영상 보정이 이루어진 인식대상 이미지를 이진화한 영상을 도시한 것이다.
도 3b와 도 3c를 비교해 보면, 본 발명에 의한 보간법을 이용하여 영상 보정을 한 후, 이진화를 수행한 결과 영상이 원 영상을 이진화한 영상에 비해 더욱 정확하게 신분증 정보를 획득하였음을 알 수 있다.
그리고 영상 전처리 과정을 통해 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지는 신분증 인식부(30)에 전달된다. 이후 신분증 인식부(30)는 통상의 신분증 인식 방법을 이용하여 신분증을 인식하게 된다.
본 발명의 특징은 신분증 인식기에서 신분증을 인식하는 것이 주 요지가 아니고, 신분증 인식기에서 신분증을 정확히 인식할 수 있도록 신분증을 촬영한 촬영 영상을 전처리하는 것이다. 따라서 신분증 인식부(30)에서 신분증을 인식하는 구체적인 방법은 통상의 신분증 인식 방법을 그대로 채택하여 사용하면 되므로, 신분증 인식에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
본 발명은 신분증 인식기에서 촬영한 신분증 이미지를 전처리하는 기술에 효과적으로 적용된다.
10: 영상 입력부
20: 영상 전처리부
21: 인식영상 획득부
22: 영상 보정부
23: 기준 값 설정부
24: 기준 값 적용부
30: 신분증 인식부

Claims (6)

  1. 인식할 신분증에 대한 신분증 이미지(원 영상)를 생성하고, 생성한 신분증 이미지를 출력하는 영상 입력부;
    상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기초로 인식대상 이미지를 추출한 후 영상 보정을 위한 보간법을 기초로 상기 추출한 인식대상 이미지를 보정하여 조명 영향을 제거하고, 이진화를 위한 기준 값을 기초로 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지를 이진화하는 영상 전처리부를 포함하며,
    상기 영상 전처리부는 상기 신분증 이미지로부터 위치 좌표를 기반으로 인식대상 이미지를 추출하는 인식영상 획득부; 상기 추출한 인식대상 이미지를 보간법을 이용하여 보정하여 조명 영향을 제거하는 영상 보정부; 상기 영상 전처리부는 상기 영상 보정부에서 보상이 이루어진 인식대상 이미지의 픽셀 당 분산을 이용하여 이진화를 위한 기준 값을 설정하는 기준 값 설정부; 상기 조명 영향이 제거된 인식대상 이미지에 상기 기준 값을 적용하여 신분증 인식을 위한 이진화 영상을 생성하는 기준 값 적용부를 포함하는 것을 특징으로 하는 신분증인식기의 영상 전처리장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 영상 보정은 상기 인식대상 이미지를 임의의 픽셀 단위로 구간 분할하고, 분할한 구간에 대해 기준 값을 각각 설정한 후, 설정한 기준 값 중 최대값을 기초로 인식대상 이미지를 보간하는 것을 특징으로 하는 신분증인식기의 영상 전처리장치.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 영상 보정부는 인식대상 이미지의 가로 영상(라인당 픽셀 수)인 X축 좌표의 각각에 대하여 세로 영상(라인 수)인 Y값을 누적 계산하여 저장(a값)하고, Y축 좌표의 각각에 대하여 X값을 누적 계산하여 저장하며(b값), 상기 (b값)의 평균을 구하여 미리 정해진 일정비율보다 적은 경우 Y의 최대값과 최소값을 산출하고, 상기 X축을 128 픽셀 단위로 구간 분할하고, 각 구간별로 상기 (a값)을 기초로 각 구간별 최대값과 위치를 산출하며, 각 구간별 최대값과 X좌표를 이용하여 선형 방정식을 생성하고, 전 구간에서 상기 최대값을 기준으로 보상값을 계산하여 각 픽셀에 대해 보상을 하여 조명 영향을 제거하는 것을 특징으로 하는 신분증인식기의 영상 전처리장치.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 영상 보정부는 상기 최대값과 픽셀 값을 감산하여 그 차이를 보상값으로 산출하고, 산출한 보상값을 픽셀 값에 부여하여 영상 보상을 하는 것을 특징으로 하는 신분증인식기의 영상 전처리장치.
  6. 삭제
KR1020140029714A 2014-03-13 2014-03-13 신분증인식기의 영상 전처리장치 KR101595719B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140029714A KR101595719B1 (ko) 2014-03-13 2014-03-13 신분증인식기의 영상 전처리장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140029714A KR101595719B1 (ko) 2014-03-13 2014-03-13 신분증인식기의 영상 전처리장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150107186A KR20150107186A (ko) 2015-09-23
KR101595719B1 true KR101595719B1 (ko) 2016-02-19

Family

ID=54245747

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140029714A KR101595719B1 (ko) 2014-03-13 2014-03-13 신분증인식기의 영상 전처리장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101595719B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR200483242Y1 (ko) * 2015-10-23 2017-05-02 김우섭 모바일 디바이스를 이용한 신분증 인식 장치
KR102142347B1 (ko) 2019-10-01 2020-08-07 주식회사 카카오뱅크 신분증 인식 방법 및 이를 제공하는 어플리케이션

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101058726B1 (ko) 2009-11-11 2011-08-22 삼성전자주식회사 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3345350B2 (ja) * 1998-05-27 2002-11-18 富士通株式会社 文書画像認識装置、その方法、及び記録媒体
KR100977713B1 (ko) * 2003-03-15 2010-08-24 삼성전자주식회사 영상신호의 글자 인식을 위한 전처리 장치 및 방법
KR101207127B1 (ko) * 2010-03-19 2012-11-30 전남대학교산학협력단 문자 인식 전처리 방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101058726B1 (ko) 2009-11-11 2011-08-22 삼성전자주식회사 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150107186A (ko) 2015-09-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9251614B1 (en) Background removal for document images
KR101182173B1 (ko) 차량 번호판 인식 방법 및 시스템
KR20130105952A (ko) 차량 번호판 인식 방법과 그 장치
WO2015066984A1 (zh) 一种面向复杂背景的光学字符识别方法及装置
KR101291039B1 (ko) 지문인식장치 및 지문인식장치의 동적 배경 노이즈 제거방법
KR101224164B1 (ko) 번호판영역 검출을 위한 전처리 방법 및 장치
KR101058726B1 (ko) 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법
CN106442556A (zh) 一种板状带孔工件表面缺陷检测装置和方法
KR101731804B1 (ko) 차량 번호판 인식 장치 및 방법
KR101549495B1 (ko) 문자 추출 장치 및 그 방법
CN106156691B (zh) 复杂背景图像的处理方法及其装置
WO2019061659A1 (zh) 人脸图像眼镜去除方法、装置及存储介质
KR20160115663A (ko) 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
JP4966384B2 (ja) シェーディング補正を行なう装置及び方法
CN108021913A (zh) 证件照片信息识别方法及装置
CN109741273A (zh) 一种手机拍照低质图像的自动处理与评分方法
KR101595719B1 (ko) 신분증인식기의 영상 전처리장치
JP5772675B2 (ja) 濃淡画像のエッジ抽出方法、エッジ抽出装置並びに濃淡画像のエッジ抽出プログラム
JP6160138B2 (ja) パターン認識のためのモアレ除去方法およびこの方法を用いたモアレ除去装置ならびにプログラム
JP2018109824A (ja) 電子制御装置、電子制御システムおよび電子制御方法
KR20150099116A (ko) Ocr를 이용한 컬러 문자 인식 방법 및 그 장치
JP4661319B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP5264956B2 (ja) ２次元コード読取装置及びその方法
KR20150106723A (ko) 신분증인식기의 영상 전처리장치
KR100751467B1 (ko) 움직이는 타겟의 윤곽을 검지하는 화상 처리 장치 및 그방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190111

Year of fee payment: 4