KR102134024B1 - Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card - Google Patents

Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card Download PDF

Info

Publication number
KR102134024B1
KR102134024B1 KR1020180174180A KR20180174180A KR102134024B1 KR 102134024 B1 KR102134024 B1 KR 102134024B1 KR 1020180174180 A KR1020180174180 A KR 1020180174180A KR 20180174180 A KR20180174180 A KR 20180174180A KR 102134024 B1 KR102134024 B1 KR 102134024B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
business card
information
blocks
character string
size
Prior art date
Application number
KR1020180174180A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김태훈
차원준
이재영
Original Assignee
주식회사 딥비전
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 주식회사 딥비전 filed Critical 주식회사 딥비전
Priority to KR1020180174180A priority Critical patent/KR102134024B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102134024B1 publication Critical patent/KR102134024B1/en

Links

Images

Classifications

    • G06K9/00456—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/41—Analysis of document content
    • G06V30/413—Classification of content, e.g. text, photographs or tables
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G06K2209/01—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition

Abstract

According to the present invention, provided is a business card recognition method, which comprises the steps of: photographing a business card and generating photographing information in accordance with the photographing of the business card; estimating and removing a background component of the business card from the photographing information; dividing the photographing information from which the background component has been removed into a plurality of blocks; and generating business card information by recognizing a character string by deep learning from the photographing information divided into the plurality of blocks.

Description

명함 인식 방법 및 휴대 단말기{Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card}Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card}

본 발명은 텍스트 인식 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 명함 정보를 편리하고 간소하게 입력하면서도 그 인식 정도를 높일 수 있게 하는 명함 인식 방법 및 그에 따른 휴대 단말기에 관한 것이다. The present invention relates to a text recognition technology, and more particularly, to a business card recognition method and a portable terminal according to which a business card information can be easily and simply input while increasing the recognition degree.

기술의 발전에 힘입어 스마트 폰 또는 태블릿 PC와 같은 휴대 단말기의 기능이 현저히 향상되고 있음은 물론이며 널리 보급되고 있다. 상기 휴대 단말기는 사용자의 개인 정보는 물론, 사용자의 현재 위치 등에 대한 정보를 이용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다.Thanks to the development of technology, the functions of portable terminals such as smart phones or tablet PCs have been significantly improved, and are widely used. The portable terminal can provide various services using information about a user's current location as well as personal information of the user.

또한 휴대 단말기에서 이용될 수 있는 다양한 애플리케이션들이 개발되어 사용자는 더욱 편리하게 생활을 영위 할 수 있다.In addition, various applications that can be used in a portable terminal have been developed, so that a user can lead a more convenient life.

이와 같은 애플리케이션 중 하나로는 명함 인식 애플리케이션이 있다. 상기 명함 인식 애플리케이션은 사용자들은 명함을 촬영한 정보를 입력받아 텍스트 정보를 인식하여 명함의 다양한 항목에 대한 정보를 직접 입력하지 않고도 텍스트화하여 저장할 수 있다.One such application is a business card recognition application. In the business card recognition application, users may receive information on a business card, recognize text information, and textize and store the information on various items of the business card without directly entering the information.

상기한 명함 인식 애플리케이션의 정확도는 영상 정보로부터 텍스트를 인식하는 기술의 정확도에 따라 크게 좌우되었다. 그러나 근래에는 명함에 개성을 부여하기 위해 다양한 서체나 이미지를 적용하였다. 이에 따라 다양한 서체와 이미지가 적용된 명함에서 텍스트화된 개인 정보를 획득하기 위한 노력이 계속되고 있다. The accuracy of the above-mentioned business card recognition application was greatly influenced by the accuracy of the technology for recognizing text from image information. However, in recent years, various typefaces or images have been applied to give personality to business cards. Accordingly, efforts to acquire textual personal information from business cards to which various fonts and images have been applied continue.

이러한 노력으로는 대한민국 특허청에 영상 및 음성 정보를 이용한 명함 인식 방법 및 장치를 명칭으로 하여 특허공개된 제10-2013-0073709호가 있다. 이는 적어도 하나의 항목으로 이루어진 명함 소지자의 개인 정보를 포함하는 명함을 촬영하여 영상 정보를 획득하고, 사용자로 하여금 상기 명함에 포함된 개인 정보를 읽도록 유도하여 음성 정보를 획득하는 영상 및 음성 정보 획득 단계; 획득된 상기 영상 정보에 소정의 영상 인식 기법을 적용하여 상기 영상 정보에 포함된 텍스트를 인식함으로써 영상 기반 텍스트(image based text)를 획득하는 영상 기반 텍스트 획득 단계; 획득된 상기 음성 정보에 소정의 음성 인식 기법을 적용하여 상기 음성 정보에 포함된 텍스트를 인식함으로써 음성 기반 텍스트(voice based text)를 획득하는 음성 기반 텍스트 획득 단계; 상기 영상 기반 텍스트 및 음성 기반 텍스트를 상호 비교하여 일치하는 항목을 식별하고 일치하는 항목에 대한 개인 정보를 결정하는 일치 항목 결정 단계; 및 일치되지 않는 항목에 대해서 상기 개인 정보를 결정하는 비일치 항목 결정 단계를 포함한다. For such efforts, there is Patent Publication No. 10-2013-0073709 published by the Korean Intellectual Property Office as a name and method for recognizing business cards using video and audio information. This acquires video information by capturing a business card containing personal information of a business card holder made up of at least one item, and acquires video and audio information by inducing a user to read personal information included in the business card to obtain audio information step; An image-based text acquisition step of acquiring image-based text by recognizing text included in the image information by applying a predetermined image recognition technique to the obtained image information; A speech-based text acquisition step of acquiring voice-based text by recognizing text included in the speech information by applying a predetermined speech recognition technique to the acquired speech information; A matching item determination step of comparing the video-based text and the voice-based text with each other to identify matching items and determining personal information on the matching items; And a non-matching item determination step of determining the personal information for items that do not match.

이와 같이 종래에는 명함을 촬영한 영상 정보로부터 인식한 텍스트와 음성 정보로부터 인식한 텍스트를 토대로 명함인식의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 계속되어 왔다. As described above, efforts have been made to improve the accuracy of business card recognition based on text recognized from video information captured from a business card and text recognized from voice information.

그러나 명함을 촬상한 후에 음성 등과 같은 부가 정보를 다시 입력하는 것은 매우 번거롭고 까다로운 일이었다. 이에 명함 정보를 편리하고 간소하게 입력하면서도 그 인식 정도를 높일 수 있게 하는 기술의 개발이 절실하게 요망되었다. However, it was very cumbersome and difficult to re-enter additional information such as voice after capturing a business card. Accordingly, it is urgently desired to develop a technology that allows users to conveniently and simply input business card information while increasing their recognition.

대한민국 특허공개 제10-2013-0073709호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0073709 대한민국 특허공개 제10-2008-0042431호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2008-0042431 대한민국 특허등록 제10-06644210000호Republic of Korea Patent Registration No. 10-06644210000 대한민국 특허등록 제10-07001410000호Republic of Korea Patent Registration No. 10-07001410000

본 발명에 따르는 명함 정보를 편리하고 간소하게 입력하면서도 그 인식 정도를 높일 수 있게 하는 명함 인식 방법 및 그에 따른 휴대 단말기를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. It is an object of the present invention to provide a business card recognition method and a portable terminal according to the present invention, which allow convenient and simple input of business card information, while increasing the recognition level.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르는 명함 인식 방법은, 명함을 촬상하여 그에 따른 촬상 정보를 생성하는 단계; 상기 촬상 정보로부터 명함의 배경 성분을 추정하여 제거하는 단계; 상기 배경 성분이 제거된 영상 정보를 다수의 블록으로 분할하는 단계; 및 상기 다수의 블록으로 분할된 촬상 정보로부터 문자열을 딥러닝으로 인식하여 명함정보를 생성하는 단계;를 구비함을 특징으로 한다. A business card recognition method according to the present invention for achieving the above object comprises: capturing a business card and generating image pickup information accordingly; Estimating and removing a background component of the business card from the imaging information; Dividing the image information from which the background component is removed into a plurality of blocks; And generating business card information by recognizing a character string as deep learning from the image pickup information divided into the plurality of blocks.

상기한 본 발명은 명함 정보를 편리하고 간소하게 입력하면서도 그 인식정도를 높일 수 있게 하는 효과를 야기한다. The above-described present invention causes an effect to increase the recognition degree while conveniently and simply entering business card information.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 휴대 단말기의 구성도.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 명함인식 방법의 흐름도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 명함인식 과정을 도시한 도면. 1 is a block diagram of a mobile terminal according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a business card recognition method according to a preferred embodiment of the present invention.
3 is a view showing a business card recognition process according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명은 명함 정보를 편리하고 간소하게 입력하면서도 그 인식 정도를 높일 수 있게 한다. The present invention makes it possible to increase the recognition degree while conveniently and simply entering business card information.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 명함 인식 방법 및 그에 따르는 휴대 단말기의 구성 및 동작을 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. A method of recognizing a business card and a configuration and operation of the portable terminal according to the preferred embodiment of the present invention described above will be described in detail with reference to the drawings.

<명함인식을 위한 휴대 장치의 구성도><Configuration diagram of portable device for business card recognition>

본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 명함인식을 위한 휴대 단말기의 구성을 도 1을 참조하여 상세히 설명한다. A configuration of a portable terminal for business card recognition according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1.

상기 휴대 단말기(100)는 제어장치(102)와 메모리부(104)와 사용자 인터페이스부(106)와 통신모듈(108)과 촬상장치(110)와 디스플레이장치(112)로 구성된다. The portable terminal 100 is composed of a control device 102, a memory unit 104, a user interface unit 106, a communication module 108, an imaging device 110 and a display device 112.

상기 제어장치(102)는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 명함인식을 위한 처리 프로세스를 수행한다. 상기 메모리부(104)는 상기 제어장치(102)의 처리 프로그램을 포함하는 다양한 정보를 저장하며, 특히 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 명함에 사용되는 빈도가 높은 문자열들에 대한 정보를 저장한다. 여기서, 명함에 사용되는 빈도가 높은 문자열은 가령, 이름, 회사명, 직책(사원, 대리, 과장, 부장, CEO, 대표이사 등등), 전화번호(010, 02 등의 숫자), 주소명, 이메일 주소(@, .com) 등이 포함될 수 있다.The control device 102 performs a processing process for business card recognition according to a preferred embodiment of the present invention. The memory unit 104 stores various information including the processing program of the control device 102, and in particular, information about strings frequently used in business cards according to a preferred embodiment of the present invention. Here, the frequently used character strings for business cards are, for example, names, company names, positions (employees, representatives, managers, managers, CEOs, CEOs, etc.), phone numbers (numbers such as 010, 02), address names, and e-mails. Address (@, .com) may be included.

상기 사용자 인터페이스부(106)는 사용자와 상기 제어장치(102) 사이의 인터페이스를 담당하여, 사용자가 입력하는 각종 명령 및 정보를 상기 제어장치(102)로 제공한다. 상기 통신모듈(108)은 상기 제어장치(102)와 외부 네트워크 또는 다른 기기와의 통신을 담당한다. 상기 촬상장치(110)는 상기 제어장치(102)의 제어에 따라 촬상을 이행하고, 그에 따른 촬상정보를 상기 제어장치(102)로 제공한다. 상기 디스플레이 장치(112)는 상기 제어장치(102)의 제어에 따른 정보를 표시하여 사용자에게 안내한다. The user interface unit 106 is in charge of the interface between the user and the control device 102, and provides various commands and information input by the user to the control device 102. The communication module 108 is in charge of communication between the control device 102 and an external network or other device. The imaging device 110 performs imaging under the control of the control device 102 and provides imaging information accordingly to the control device 102. The display device 112 displays information according to the control of the control device 102 to guide the user.

<명함인식방법의 절차><Procedure of business card recognition method>

상기한 휴대 단말기에 적용 가능한 명함 인식 방법의 절차를 도 2를 참조하여 설명한다. The procedure of the business card recognition method applicable to the above-described portable terminal will be described with reference to FIG. 2.

상기 휴대 단말기(100)의 제어장치(102)는 사용자 인터페이스부(106)를 통해 명함인식이 요청되는지를 체크한다(200단계). 상기 제어장치(102)는 사용자가 명함인식이 요청되면, 촬상장치(110)를 구동하여 사용자가 촬상장치(110)에 대향되게 배치해둔 명함을 촬상한다(202단계). 그리고 형태학적 필터를 이용하여 촬상한 명함의 배경을 추정한 후, 배경을 제거한다(204). 여기서, 도 3의 (a)는 명함 촬상을 이행한 결과를 예시한 것으로, 상기 명함은 크기가 상이한 상태의 문자열들을 포함한다. 즉, 명함의 우측은 작은 문자열로 구성되며, 좌측은 큰 문자열로 구성된다. 또한, 도 3의 (b)는 형태학적 처리를 통해 추정한 배경을 의미하며 도 3의 (c)는 촬상한 원본 명함에서 배경을 제거한 것을 의미한다.The control device 102 of the portable terminal 100 checks whether business card recognition is requested through the user interface 106 (step 200). When the user is requested to recognize a business card, the control device 102 drives the imaging device 110 to capture a business card placed by the user facing the imaging device 110 (step 202). Then, the background of the captured business card is estimated using a morphological filter, and then the background is removed (204). Here, FIG. 3(a) illustrates the result of performing business card imaging, and the business card includes character strings having different sizes. That is, the right side of the business card consists of a small character string, and the left side consists of a large character string. In addition, Fig. 3 (b) means the background estimated through morphological processing, and Fig. 3 (c) means that the background is removed from the captured original business card.

이후 상기 제어장치(102)는 상기 촬상에 따른 촬상정보를 다양한 크기의 블록들로 분할하고 블록들의 크기에 대응되는 강도로 촬상정보를 강화한다(206단계). 상기 블록의 크기는 문자열의 크기에 대응되게 설정한다. 즉 작은 문자열로 구성되는 명함의 우측은 작은 블록으로, 큰 문자열로 구성되는 명함의 좌측은 큰 블록으로 설정된다. 이러한 블록의 크기를 문자열의 크기에 대응되게 설정한 것을 예시한 것이 도 3의 (d)이다. 여기서, 문자열의 크기가 명함에 사용되는 빈도가 높은 문자열과 일치하는 경향이 있으므로, 우선적으로 문자의 크기에 대응되게 설정한 것이다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 명함에 사용되는 빈도가 높은 문자열로서, 이름, 회사명, 직책(사원, 대리, 과장, 부장, CEO, 대표이사 등등), 전화번호(010, 02 등의 숫자), 주소명, 이메일 주소(@, .com) 등이 해당될 수 있다. 이때, 블록의 크기를 균등 분할이 아닌 명함에서 사용되는 빈도가 높은 문자열을 중심으로 블록의 크기를 크게 설정할 수 있다. 이와 같이, 딥러닝을 통해 블록 크기의 적절한 분할과 선택된 블록의 크기에 맞게 해상도 향상 알고리즘을 적용하여 적합한 인식 및 검출을 수행할 수 있다. Thereafter, the control device 102 divides the imaging information according to the imaging into blocks of various sizes and strengthens the imaging information with an intensity corresponding to the size of the blocks (step 206). The size of the block is set to correspond to the size of the character string. That is, the right side of a business card composed of small character strings is set to a small block, and the left side of a business card composed of large character strings is set to a large block. FIG. 3(d) illustrates that the size of the block is set to correspond to the size of the character string. Here, since the size of the character string tends to match the character string that is frequently used for business cards, it is preferentially set to correspond to the character size. However, the present invention is not limited to this, and is a frequently used character string for business cards, including names, company names, positions (employees, representatives, managers, managers, CEOs, CEOs, etc.), and phone numbers (numbers such as 010, 02). , Address name, email address (@, .com). At this time, the size of the block can be set largely around a character string that is frequently used in a business card rather than evenly splitting the size of the block. As described above, proper recognition and detection can be performed by applying a resolution enhancement algorithm to an appropriate division of a block size and a size of a selected block through deep learning.

상기한 바와 같이 촬상정보를 다양한 크기의 블록들로 분할한 후에 상기 제어장치(102)는 분할된 블록별로 문자열을 인식한다(208단계). 이후, 상기 제어장치(102)는 블록별로 문자열을 딥러닝으로 인식한 후에, 인식된 문자열을 사용 빈도수가 높은 문자열로 대치하여 인식결과정보로 저장한다(210단계). 이때, 딥러닝으로, 단위 문자 학습은 명함에 사용되는 빈도가 높은 문자열에서 단위 문자로 학습하는 것을 의미하며, 유사군은 전화번호군으로는 휴대폰, TEL, M, 010 등을 하나의 유사군 코드로 분류하거나, 전자우편군은 email, E, 이메일, 전자우편 등을 하나의 유사군 코드로 분류하거나, 직책군은 사원, 대리, 과장, 부장, CEO, 대표이사, 이사, 임원 등을 하나의 유사군 코드로 분류하여, 각 유사군을 하나의 명함정보로 인식하게 된다.As described above, after dividing the imaging information into blocks of various sizes, the control device 102 recognizes a character string for each divided block (step 208). Subsequently, after recognizing the character string by block by deep learning, the control device 102 replaces the recognized character string with a character string having a high frequency of use, and stores the recognized character string as recognition result information (step 210). At this time, by deep learning, unit character learning means learning as a unit character from a frequently used character string in a business card, and the similar group is a phone number group, such as a mobile phone, TEL, M, 010, etc., as one similar group code. Classify as email, email, E, email, e-mail, etc. as one similar group code, or position group as employee, deputy, manager, manager, CEO, CEO, CEO, director, executive, etc. By classifying them into similar group codes, each similar group is recognized as one business card information.

이후, 상기 제어장치(102)는 인식결과정보를 명함정보로서 저장한다(212단계). Thereafter, the control device 102 stores the recognition result information as business card information (step 212).

상기한 바와 같은, 본 발명의 실시예들에서 설명한 기술적 사상들은 각각 독립적으로 실시될 수 있으며, 서로 조합되어 실시될 수 있다. 또한, 본 발명은 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 실시예를 통하여 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, the technical ideas described in the embodiments of the present invention may be implemented independently of each other, or may be implemented in combination with each other. In addition, the present invention has been described through the embodiments described in the drawings and the detailed description of the invention, which is merely exemplary, and those skilled in the art to which the present invention pertains may have various modifications and other equivalent embodiments It is possible. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be defined by the appended claims.

100 : 휴대 단말기
102 : 제어장치
104 : 메모리부
106 : 사용자 인터페이스부
108 : 통신모듈
110 : 촬상장치
112 : 디스플레이 장치100: mobile terminal
102: control device
104: memory unit
106: user interface
108: communication module
110: imaging device
112: display device

Claims (8)

명함 인식 방법에 있어서,
명함을 촬상하여 그에 따른 촬상 정보를 생성하는 단계;
상기 촬상 정보로부터 명함의 배경 성분을 추정하여 제거하는 단계;
상기 배경 성분이 제거된 영상 정보를 다수의 블록으로 분할하는 단계; 및
상기 다수의 블록으로 분할된 촬상 정보로부터 문자열을 딥러닝으로 인식하여 명함정보를 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 다수의 블록의 크기는 상기 명함에 기입된 문자열의 크기에 대응되게 설정되거나 미리 저장해둔 사용 빈도수가 높은 문자열을 중심으로 상기 사용 빈도수에 대응되게 설정하고, 상기 다수의 블록의 크기에 대응되게 고해상도를 적용하여 강화하는 것을 특징으로 하는 명함 인식 방법.In the business card recognition method,
Imaging a business card to generate image pickup information accordingly;
Estimating and removing a background component of the business card from the imaging information;
Dividing the image information from which the background component is removed into a plurality of blocks; And
Including the step of generating a business card information by recognizing a character string by deep learning from the image pickup information divided into the plurality of blocks,
The size of the plurality of blocks is set to correspond to the size of the character string written on the business card, or is set to correspond to the frequency of use based on a character string having a high frequency of use in advance, and a high resolution to correspond to the size of the plurality of blocks Business card recognition method characterized in that by applying to strengthen. 제1항에 있어서,
상기 사용 빈도수가 높은 문자열은 이름, 회사명, 직책, 전화번호, 주소명, 이메일 또는 전자우편 주소 중의 어느 하나인 것을 특징으로 하는 명함 인식 방법. According to claim 1,
The business card recognition method characterized in that the character string having a high frequency of use is one of a name, a company name, a job title, a telephone number, an address name, an email or an email address. 제1항에 있어서,
상기 딥러닝은 상기 사용 빈도수가 높은 문자열에서 전화번호군, 전자 우편군, 직책군으로 유사군 코드를 분류하고, 상기 유사군 코드로 분류된 각 유사군을 단위 문자로 학습하여 하나의 명함 정보로 인식하는 것을 특징으로 하는 명함 인식 방법.According to claim 1,
The deep learning classifies similar group codes into a telephone number group, an e-mail group, and a job group from a string in which the frequency of use is high, and learns each similar group classified by the similar group code as a unit letter to obtain one business card information. Business card recognition method, characterized in that to recognize. 명함인식을 위한 휴대 단말기에 있어서,
촬상을 이행하는 촬상장치;
명함정보를 저장하는 메모리부; 및
상기 촬상장치를 구동하여 명함을 촬상하여 그에 따른 촬상정보를 생성하고, 상기 촬상정보를 다수의 블록으로 분할하고, 상기 다수의 블록으로 분할된 촬상정보로부터 문자열을 딥러닝으로 인식하여 명함정보를 생성하는 제어장치;를 포함하고,
상기 제어장치가, 상기 다수의 블록의 크기는 상기 명함에 기입된 문자열의 크기에 대응되게 설정되거나 상기 메모리부에 미리 저장해둔 사용 빈도수가 높은 문자열을 중심으로 상기 사용 빈도수에 대응되게 설정하고, 상기 다수의 블록의 크기에 대응되게 고해상도를 적용하여 강화함을 특징으로 하는 명함인식을 위한 휴대 단말기. In the portable terminal for business card recognition,
An imaging device that performs imaging;
A memory unit for storing business card information; And
The imaging device is driven to capture a business card to generate corresponding image capturing information, to divide the image capturing information into a plurality of blocks, and to generate a business card information by recognizing a character string as deep learning from the image pickup information divided into the plurality of blocks. It includes a control device;
The control device, the size of the plurality of blocks is set to correspond to the size of the character string written on the business card, or set to correspond to the frequency of use, centered on the character string having a high frequency of use previously stored in the memory unit, and A portable terminal for business card recognition characterized by strengthening by applying a high resolution to correspond to the size of multiple blocks. 제4항에 있어서,
상기 사용 빈도수가 높은 문자열은 이름, 회사명, 직책, 전화번호, 주소명, 이메일 또는 전자우편 주소 중의 어느 하나인 것을 특징으로 하는 명함인식을 위한 휴대 단말기. According to claim 4,
The high frequency of use string is a name, company name, job title, telephone number, address name, e-mail or e-mail address, characterized in that any one of the portable terminal for business card recognition. 제4항에 있어서,
상기 딥러닝은 상기 사용 빈도수가 높은 문자열에서 전화번호군, 전자 우편군, 직책군으로 유사군 코드를 분류하고, 상기 유사군 코드로 분류된 각 유사군을 단위 문자로 학습하여 하나의 명함 정보로 인식하는 것을 특징으로 하는 명함인식을 위한 휴대 단말기.According to claim 4,
The deep learning classifies similar group codes into a telephone number group, an e-mail group, and a job group from a string in which the frequency of use is high, and learns each similar group classified by the similar group code as a unit letter to obtain one business card information. A mobile terminal for business card recognition characterized in that it recognizes. 삭제delete 삭제delete
KR1020180174180A 2018-12-31 2018-12-31 Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card KR102134024B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180174180A KR102134024B1 (en) 2018-12-31 2018-12-31 Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180174180A KR102134024B1 (en) 2018-12-31 2018-12-31 Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102134024B1 true KR102134024B1 (en) 2020-07-15

Family

ID=71603681

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180174180A KR102134024B1 (en) 2018-12-31 2018-12-31 Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102134024B1 (en)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100664421B1 (en) 2006-01-10 2007-01-03 주식회사 인지소프트 Portable terminal and method for recognizing name card using having camera
KR100700141B1 (en) 2005-11-01 2007-03-28 엘지전자 주식회사 A Method for Recognizing Name Card in Mobile Phone
KR20080042431A (en) 2006-11-10 2008-05-15 주식회사 더존씨앤티 Function complex type business card reader
KR20110117450A (en) * 2010-04-21 2011-10-27 ㈜스파이카 Method and system for name card recognition
KR20130073709A (en) 2011-12-23 2013-07-03 주식회사 케이티 Method and apparatus of recognizing business card using image and voice information
KR20150047059A (en) * 2013-10-23 2015-05-04 주식회사 디오텍 Method of identifing business card and apparatus thereof
KR101824446B1 (en) * 2017-07-24 2018-02-01 한국기술교육대학교 산학협력단 A reinforcement learning based vehicle number recognition method for CCTV

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100700141B1 (en) 2005-11-01 2007-03-28 엘지전자 주식회사 A Method for Recognizing Name Card in Mobile Phone
KR100664421B1 (en) 2006-01-10 2007-01-03 주식회사 인지소프트 Portable terminal and method for recognizing name card using having camera
KR20080042431A (en) 2006-11-10 2008-05-15 주식회사 더존씨앤티 Function complex type business card reader
KR20110117450A (en) * 2010-04-21 2011-10-27 ㈜스파이카 Method and system for name card recognition
KR20130073709A (en) 2011-12-23 2013-07-03 주식회사 케이티 Method and apparatus of recognizing business card using image and voice information
KR20150047059A (en) * 2013-10-23 2015-05-04 주식회사 디오텍 Method of identifing business card and apparatus thereof
KR101824446B1 (en) * 2017-07-24 2018-02-01 한국기술교육대학교 산학협력단 A reinforcement learning based vehicle number recognition method for CCTV

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110008944B (en) OCR recognition method and device based on template matching and storage medium
CN109800744B (en) Image clustering method and device, electronic equipment and storage medium
Ryan et al. An examination of character recognition on ID card using template matching approach
US8363951B2 (en) Face recognition training method and apparatus
CN109214821B (en) Identity remote authentication method and terminal equipment
US20150332439A1 (en) Methods and devices for hiding privacy information
CN106228556B (en) image quality analysis method and device
CN109934275B (en) Image processing method and device, electronic equipment and storage medium
CN108256549B (en) Image classification method, device and terminal
JP5361524B2 (en) Pattern recognition system and pattern recognition method
US11367310B2 (en) Method and apparatus for identity verification, electronic device, computer program, and storage medium
CN109615006B (en) Character recognition method and device, electronic equipment and storage medium
KR101002899B1 (en) Character recognition method and apparatus
CN111583919B (en) Information processing method, device and storage medium
CN111191073A (en) Video and audio recognition method, device, storage medium and device
CN111063355A (en) Conference record generation method and recording terminal
Mainkar et al. Handwritten character recognition to obtain editable text
US20060290789A1 (en) File naming with optical character recognition
CN106485246B (en) Character identifying method and device
CN109697412A (en) A kind of identity card scanning record method based on OCR and face recognition technology
CN110363111B (en) Face living body detection method, device and storage medium based on lens distortion principle
CN112417918B (en) Two-dimensional code identification method and device, storage medium and electronic equipment
KR102134024B1 (en) Method and Mobile Terminal for Recognizing Name Card
Irimia et al. Official Document Identification and Data Extraction using Templates and OCR
KR101440887B1 (en) Method and apparatus of recognizing business card using image and voice information

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant