KR102560051B1 - 고차원 다항식 회귀를 이용한 문자열 검출 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

고차원 다항식 회귀를 이용한 문자열 검출 방법 및 시스템을 개시한다. 일실시예에 따른 문자열 검출 방법은 입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 박스를 설정하는 단계, 상기 박스를 그룹별로 클러스터링하는 단계, 동일한 그룹에 포함된 박스 각각에 대한 궤적을 계산하는 단계, 상기 박스 각각에 대한 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성하는 단계 및 상기 텍스트 라인 각각을 통해 다차원 다항식의 회귀 분석을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

고차원 다항식 회귀를 이용한 문자열 검출 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING STRING USING HIGH ORDER POLYNOMIAL REGRESSION}

아래의 설명은 고차원 다항식 회귀를 이용한 문자열 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.

종래의 OCR(Optical Character Reader) 기술은 일반적으로 문자 감지, 위치 파악 및 인식의 성능을 높이는 데 중점을 두고 있지만, 고려해야 할 또 다른 측면은 OCR 결과의 단어를 읽는 순서를 결정하는 것이다.

대부분의 상용 어플리케이션은 OCR 결과에서 단어의 순서를 결정하기 위해 단어의 위치(및/또는 회전, 그룹화)를 사용한다. OCR 결과의 위치, 회전 및 그룹화를 사용하면 비교적 평평하고 균일하게 회전된 문서를 처리할 수 있다. 그러나 이러한 종래기술에서는 문서에 페이지 곡률이 포함되어 있거나 단어가 비선형 방식으로 배치된 경우 인식의 정확성이 떨어지는 문제점이 있다.

일부 연구에서는 위치 인코딩, 언어 모델링 및 OCR 단어 결과 간의 상관 관계를 조합하여 단어 순서를 추정하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망을 사용하면 OCR 읽기 순서 문제에 대한보다 일반화되고 미묘한 솔루션을 제공할 수 있으며, 이러한 네트워크는 언어 구조, 컨텍스트 및 레이아웃과 관련하여 모델링된 정보를 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 네트워크는 대부분의 상용 어플리케이션에서 사용하기에는 상대적으로 너무 많은 리소스와 대기 시간을 요구하는 문제점이 있다.

[선행기술문헌]

한국등록특허 제10-2149050호

이미지에서의 각 단어의 위치와 각도, 그리고 단어들에 의해 형성된 선이나 문장의 곡률을 고려하여 OCR(Optical Character Reader) 단어 결과를 순서대로 읽을 수 있는 문자열 검출 방법 및 시스템을 제공한다.

적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 문자열 검출 방법에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 박스를 설정하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 박스를 그룹별로 클러스터링하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 동일한 그룹에 포함된 박스 각각에 대한 궤적을 계산하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 박스 각각에 대한 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 텍스트 라인 각각을 통해 다차원 다항식의 회귀 분석을 처리하는 단계를 포함하는 문자열 검출 방법을 제공한다.

일측에 따르면, 상기 기설정된 기준은, 제1 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적)의 제2 방향 끝부분과 마주치거나, 또는 제1 방향의 반대 방향인 제2 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 방향에서 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)의 제1 방향의 끝부분과 마주치는 유효한 조우(valid encounter)가 발생하는 기준을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 텍스트 라인을 형성하는 단계는, 상기 제1 박스에 대해 상기 제2 박스(또는 상기 제2 박스의 궤적) 또는 상기 제3 박스(또는 상기 제3 박스의 궤적)가 발견될 때까지, 상기 제1 박스의 길이에 비례하는 거리 내에서 상기 제1 박스의 궤적을 추적하는 단계; 및 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제2 박스의 궤적), 또는 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제3 박스(또는 상기 제3 박스의 궤적)간에 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는, 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스와 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스) 각각이 특정 텍스트 라인에 연결되어 있지 않은 경우, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)를 위한 새로운 텍스트 라인을 형성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는, 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스) 중 어느 하나가 특정 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 다른 하나를 상기 특정 텍스트 라인에 연결하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는, 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)가 각각 서로 다른 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 상기 서로 다른 텍스트 라인을 결합하여 하나의 텍스트 라인을 형성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 회귀 분석을 처리하는 단계는, 하나의 텍스트 라인에 대응하는 박스 각각의 왼쪽 중간점, 오른쪽 중간점 및 중심점의 세 개의 포인트를 이용하여 상기 회귀 분석을 처리하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 회귀 분석을 처리하는 단계는, 하나의 박스를 포함하는 텍스트 라인을 상기 하나의 박스로부터 선형 다항식으로서 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 다항식으로 매개 변수화된 텍스트 라인들 중 가장 긴 텍스트 라인의 절반보다 긴 텍스트 라인은 신뢰 텍스트 라인으로 설정되고, 나머지 텍스트 라인은 비신뢰 텍스트 라인으로 설정되고, 상기 회귀 분석을 처리하는 단계는, 상기 텍스트 라인들의 다차원 계수를 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식의 다차원 계수의 가중 평균을 통해 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 필터링하는 단계는, 상기 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식을 상기 신뢰 텍스트 라인들 사이에서 필터링하는 단계; 및 상기 비신뢰 라인에 대한 다항식을 상기 필터링된 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식을 이용하여 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 필터링하는 단계는, 텍스트 라인에 대한 다항식의 길이의 다항식들의 중심들 사이의 거리에 대한 비율에 비례하도록 상기 가중 평균을 위한 가중치를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 문자열 검출 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 입력된 이미지의 끝에 도달할 때까지 다른 박스 또는 상기 다른 박스의 궤적이 발견되는 경우마다 상기 텍스트 라인을 형성하는 단계 및 상기 회귀 분석을 처리하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 박스를 설정하고, 상기 박스를 그룹별로 클러스터링하고, 동일한 그룹에 포함된 박스 각각에 대한 궤적을 계산하고, 상기 박스 각각에 대한 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성하고, 상기 텍스트 라인 각각을 통해 다차원 다항식의 회귀 분석을 처리하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치를 제공한다.

이미지에서의 각 단어의 위치와 각도, 그리고 단어들에 의해 형성된 선이나 문장의 곡률을 고려하여 OCR(Optical Character Reader) 단어 결과를 순서대로 읽을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, OCR 박스의 회전의 예를 도시한 도면들이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, OCR 박스의 경계점의 예를 도시한 도면이다.
도 8 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 곡률이 포함된 객체의 텍스트를 인식하는 예를 도시한 도면들이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 궤적을 추적하는 예를 도시한 도면들이다.
도 14 및 도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법을 적용하여 도출된 텍스트 라인의 감지 결과의 예를 도시한 도면들이다.
도 16 내지 도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법을 통해 박스의 궤도를 추적 및 업데이트함에 따른 결과를 순차적으로 나타낸 도면들이다.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명의 실시예들에 따른 문자열 검출 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 문자열 검출 방법은 문자열 검출 시스템에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 통해 수행될 수 있다. 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 문자열 검출 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 문자열 검출 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 장치들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 서비스(일례로, 컨텐츠 제공 서비스, 그룹 통화 서비스(또는 음성 컨퍼런스 서비스), 메시징 서비스, 메일 서비스, 소셜 네트워크 서비스, 지도 서비스, 번역 서비스, 금융 서비스, 결제 서비스, 검색 서비스 등)를 제공하는 시스템일 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 장치(200)에 의해 구현될 수 있다.

이러한 컴퓨터 장치(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.

프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 인터페이스(230)은 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 장치(200)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 장치(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 장치(200)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(200)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 장치(200)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.

또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(200)는 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 실시예들은 텍스트 레이아웃에서 로컬 곡률을 추론하고 예측을 자체 필터링(self-filter, 또는 자체 개선(self-improve))하여 전체 문서 곡률을 추정할 수 있다. 이를 통해 텍스트가 곡선 페이지에 있거나 독특한(unconventional) 레이아웃으로 배치된 경우에도 텍스트의 순서를 결정할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 데이터 기반이 아니므로 언어 구조, 컨텍스트 및 레이아웃을 위해 특별히 많은 데이터를 필요로 하지 않기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 구현하기가 훨씬 간단하고 지연 시간을 크게 줄이도록 최적화할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 문자열 검출 방법은 컴퓨터 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)는 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(220)는 컴퓨터 장치(200)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 컴퓨터 장치(200)가 도 3의 방법이 포함하는 단계들(310 내지 340)을 수행하도록 컴퓨터 장치(200)를 제어할 수 있다.

단계(310)에서 컴퓨터 장치(200)는 이미지를 입력받을 수 있다. 여기서 이미지는 OCR(Optical Character Reader)을 이용하여 인식하고자 하는 적어도 하나의 텍스트를 포함할 수 있다. 이러한 이미지는 일례로, 컴퓨터 장치(200)가 카메라를 포함하는 단말 기기인 경우, 컴퓨터 장치(200)의 카메라를 통해 입력될 수 있다. 다른 예로, 컴퓨터 장치(200)는 카메라를 포함하는 단말 기기에서 카메라를 통해 입력된 이미지를 네트워크(170)를 통해 수신할 수도 있다.

단계(320)에서 컴퓨터 장치(200)는 입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 OCR 박스를 설정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 이미지에서 인식되는 단어마다 OCR 박스를 부여할 수 있다. 이때 OCR 박스가 설정된 단위로서의 "단어"는 사전적인 의미로서의 단어와 달리 거리에 의해 구분되는 텍스트들의 그룹으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 입력된 이미지가 "ABCD EFG"와 같은 문자열을 포함하고 있는 경우, "ABCD"가 하나의 단어로서 인식되어 OCR 박스가 부여될 수 있으며, "EFG"가 하나의 단어로서 인식되어 OCR 박스가 부여될 수 있다. 다시 말해, 텍스트의 의미와 무관하게 서로 연결되어 있는 텍스트들의 묶음이 하나의 단어로 인식될 수 있으며, 서로 이격되어 있는 묶음들이 각각 서로 다른 단어들로 인식될 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(200)는 OCR 박스들을 정방향으로 회전시킬 수 있다. OCR 박스의 회전에 대해서는 이후 도 4 내지 도 6을 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(330)에서 컴퓨터 장치(200)는 이미지가 포함하는 텍스트에 대한 OCR 박스의 경계점을 클러스터링을 위한 제어점으로 샘플링할 수 있다. OCR 박스의 경계점에 대해서는 이후 도 7을 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(340)에서 컴퓨터 장치(200)는 샘플링된 제어점을 이용하여 OCR 박스를 클러스터링할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 클러스터링 알고리즘을 이용하여 샘플링된 제어점을 클러스터링함으로써, OCR 박스를 그룹별로 클러스터링할 수 있다. 클러스터링된 OCR 박스들은 이후 설명될 회귀를 통한 텍스트 라인 탐지의 과정(이하, TLDR(Text Line Detection through Regression) 과정)에서 개별적으로 처리될 수 있다.

단계(350)에서 컴퓨터 장치(200)는 동일한 그룹에 포함된 각 OCR 박스의 궤적을 계산할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 각 OCR 박스의 코너 포인트에 기반하여 OCR 박스의 궤적인 주축 벡터(major axis vector)를 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 컴퓨터 장치(200)는 각 OCR 박스에 대한 사분위수(쿼드)를 사용하여 선형 벡터로서 주축 벡터를 계산할 수 있다. OCR 박스로 경계 다각형을 사용하는 경우, 컴퓨터 장치(200)는 중심선 및/또는 중심선에 대응하는 n차 다항식을 이용하여 각 OCR 박스의 궤적을 계산할 수 있다.

단계(360)에서 컴퓨터 장치(200)는 각 OCR 박스의 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 각 OCR 박스에 대해 다른 박스가 발견될 때까지 각 OCR 박스의 주요 길이에 비례하는 거리 내에서 궤적을 추적할 수 있다. 기설정된 기준은 제1 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적)의 제2 방향 끝부분과 마주치거나, 또는 제1 방향의 반대 방향인 제2 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 방향에서 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)의 제1 방향의 끝부분과 마주치는 유효한 조우(valid encounter)가 발생하는 기준을 포함할 수 있다.

다시 말해, "유효한 조우"가 발생하는 기준은 제1 박스의 왼쪽 또는 오른쪽으로 이어지는 궤적이 다른 박스(제2 박스 또는 제3 박스) 또는 다른 박스의 궤적의 가장 오른쪽(또는 왼쪽)과 마주쳐야 한다는 것일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 OCR 박스와 제1 OCR 박스의 왼쪽에 위치하는 제2 OCR 박스, 그리고 제1 OCR 박스의 오른쪽에 위치하는 제3 OCR 박스에 대해 아래 (1) 및 (2) 중 어느 하나의 조건이 만족되는 경우, 유효한 조우가 발생하는 것으로 결정될 수 있다.

(1) 제1 OCR 박스의 궤적에 대해 왼쪽으로 이어지는 궤적이, 제1 OCR 박스의 주요 길이에 비례하는 거래 내에서, 제1 OCR 박스의 왼쪽에 위치한 제2 OCR 박스(또는 제2 OCR 박스의 궤적)의 오른쪽 끝부분과 마주침.

(2) 제1 OCR 박스의 궤적에 대해 오른쪽으로 이어지는 궤적이, 제1 OCR 박스의 주요 길이에 비례하는 거래 내에서, 제1 OCR 박스의 오른쪽에 위치한 제3 OCR 박스(또는 제3 OCR 박스의 궤적)의 왼쪽 끝부분과 마주침.

일례로, 컴퓨터 장치(200)는 제1 박스에 대해 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적) 또는 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)가 발견될 때까지, 제1 박스의 길이에 비례하는 거리 내에서 제1 박스의 궤적을 추적할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 제1 박스의 궤적과 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적), 또는 제1 박스의 궤적과 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)간에 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성할 수 있다.

예를 들어, 제1 OCR 박스의 궤적에 대해 왼쪽 또는 오른쪽에서 다른 OCR 박스(제2 OCR 박스 또는 제3 OCR 박스)와 유효한 조우가 발생하였다 가정한다. 이때, 유효한 조우가 발생한 두 OCR 박스들(제1 OCR 박스 및 제2 OCR 박스 또는 제1 OCR 박스 및 제3 OCR 박스) 각각이 텍스트 라인과 연결되어 있지 않은 경우, 두 OCR 박스들의 궤적들에 의해 새로운 텍스트 라인이 형성될 수 있다. 다시 말해, 컴퓨터 장치(200)는 제1 박스의 궤적과 제2 박스(또는 제3 박스)간에 유효한 조우가 발생하고, 이때 제1 박스와 제2 박스(또는 제3 박스) 각각이 특정 텍스트 라인에 연결되어 있지 않은 경우, 제1 박스 및 제2 박스(또는 상기 제3 박스)를 위한 새로운 텍스트 라인을 형성할 수 있다.

또한, 두 OCR 박스들 중 하나의 OCR 박스(일례로, 제1 OCR 박스)만 특정 텍스트 라인(일례로, 제1 텍스트 라인)과 연결되어 있는 경우에는 다른 하나의 OCR 박스(일례로, 제2 OCR 박스 또는 제3 OCR 박스)가 해당 텍스트 라인(제1 OCR 박스)에 연결될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 제1 박스의 궤적과 제2 박스(또는 제3 박스)간에 유효한 조우가 발생하고, 제1 박스 및 제2 박스(또는 제3 박스) 중 어느 하나가 특정 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 다른 하나를 특정 텍스트 라인에 연결할 수 있다.

마지막으로, 두 OCR 박스들이 각각 서로 다른 텍스트 라인(일례로, 제2 텍스트 라인 및 제3 텍스트 라인)에 연결되어 있다면, 서로 다른 텍스트 라인들이 합쳐져서 하나의 텍스트 라인이 형성될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 제1 박스의 궤적과 제2 박스(또는 제3 박스)간에 유효한 조우가 발생하고, 제1 박스 및 제2 박스(또는 상기 제3 박스)가 각각 서로 다른 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 서로 다른 텍스트 라인을 결합하여 하나의 텍스트 라인을 형성할 수 있다.

단계(370)에서 컴퓨터 장치(200)는 텍스트 라인 각각을 통해 n차원 다항식의 회귀 분석을 처리할 수 있다. 회귀 분석에 사용되는 점은 OCR 박스의 경계 또는 경계점에서 파생된 주축 중간점에서 얻을 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 OCR 박스마다 왼쪽 중간점, 오른쪽 중간점 및 OCR 박스의 중심점의 3개의 포인트를 사용하여 회귀 분석을 처리할 수 있다. 이때, OCR 박스들은 하나의 텍스트 라인에 대응하는 박스들일 수 있다. 또한, OCR 박스 1개만 포함하는 텍스트 라인은 텍스트 라인의 일부가 아닌 OCR 박스로부터 만들어지며 이러한 텍스트 라인의 다항식은 선형(1차원)으로 간주될 수 있다.

이때, 다항식으로 매개 변수화된 가장 긴 텍스트 라인의 절반보다 긴 텍스트 라인은 신뢰 텍스트 라인으로 간주되고, 나머지 텍스트 라인은 비신뢰 텍스트 라인으로 간주될 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 텍스트 라인의 고차 계수를 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식의 고차 계수의 가중 평균을 통해 필터링할 수 있다. 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식은 먼저 신뢰 텍스트 라인들 사이에서 필터링될 수 있고, 그 후 비신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식이 필터링된 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식에 의해 필터링될 수 있다. 여기서, 가중치는 (텍스트 라인에 대한 다항식의 길이)/(다항식들의 중심들 사이의 거리)에 비례하도록 정의될 수 있다. 2차 다항식에 대한 회귀 분석을 사용하는 경우에는 2차 계수를 필터링할 수 있으나, 더 높은 n차 다항식에 대한 회귀 분석을 사용할 경우 n차 계수가 필터링되거나 또는 2 ~ n 사이의 계수의 일부분이 동시에 필터링될 수 있다.

필터링된 다항식은 이제 "업데이트된" 궤적으로 간주되며 컴퓨터 장치(200)는 앞서 설명한 단계(360)과 같이 업데이트된 궤적을 추적할 수 있다. 다음 거리는 다항식의 길이에 비례하거나 이미지의 경계까지일 수 있다. 다시 말해, 컴퓨터 장치(200)는 이미지 끝에 도달할 때까지 다른 OCR 박스 또는 다른 OCR 박스의 텍스트 라인이 발견되는 경우마다 단계(360) 및 단계(370)을 반복하면서 궤적을 추적 및 업데이트할 수 있다.

단계(380)에서 컴퓨터 장치(200)는 최종적으로 추적 및 업데이트된 궤적을 입력된 이미지에 대한 텍스트 라인의 감지 결과로서 제공할 수 있다. 이러한 텍스트 라인의 감지 결과에 기반하여 이미지 내에서의 단어들에 의해 형성된 선이나 문장의 곡률을 고려하여 OCR 단어 결과를 순서대로 읽을 수 있게 된다.

도 4 내지 도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, OCR 박스의 회전의 예를 도시한 도면들이다. 도 4는 기울어진 텍스트들을 포함하는 이미지(400)의 예를 나타내고 있다. 도 5는 텍스트들에 OCR 박스를 설정한 예를 나타내고 있으며, 도 6은 OCR 박스들을 정방향으로 회전시킨 예를 나타내고 있다. 이때, 도 5에 나타난 바와 같이, 각 OCR 박스들이 회전되는 것이 아니라, OCR 박스들을 포함하는 영역 전체를 회전시켜 OCR 박스들을 정방향으로 회전시킬 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, OCR 박스의 경계점의 예를 도시한 도면이다. 일례로, 박스(700)의 네 개의 꼭지점(711 내지 714)이 경계점으로 활용될 수 있다. 실시예에 따라 박스(700)의 중심점(720), 박스(700)의 왼쪽 중간점(730) 및/또는 박스(700)의 오른쪽 중간점(740)이 경계점으로 더 활용될 수도 있다. 실시예에 따라 박스(700)의 경계선에서 얻어지는 다른 점들이 경계점으로 더 활용될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 박스(700)의 중심점(720), 박스(700)의 왼쪽 중간점(730) 및 박스(700)의 오른쪽 중간점(740)을 연결하는 주축 상의 점들이 경계점으로 더 활용될 수도 있다. 이때, 박스(700)의 길이는 주축의 길이(또는 꼭지점(711)과 꼭지점(712)을 연결하는 선의 길이나 꼭지점(713)과 꼭지점(714)을 연결하는 선의 길이)로 얻어질 수 있다.

도 8 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 곡률이 포함된 객체의 텍스트를 인식하는 예를 도시한 도면들이다. 도 8은 곡률이 포함된 객체의 텍스트가 객체의 곡률에 따라 나열된 이미지(800)를 나타내고 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 도 9에 나타난 바와 같이, 이미지에서 인식되는 단어 각각에 대해 OCR 박스를 설정할 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(200)는 OCR 박스 각각에 대한 궤적을 계산할 수 있다. 도 10에서는 도 9의 박스들 중 세 개의 박스들(1010, 1020 및 1030)을 확대하여 표시한 예를 나타내고 있다. 또한, 도 10에서는 박스(1020)의 궤적이 왼쪽에서 박스(1010)의 오른쪽 끝부분과 만나고, 오른쪽에서 박스(1030)의 왼쪽 끝부분과 만나는 예를 나타내고 있다. 다시 말해, 박스(1020)의 궤적에 대해 "유효한 조우"가 발생하였음을 알 수 있다. 이때, 세 개의 박스들(1010, 1020 및 1030)이 모두 특정한 텍스트 라인에 연결되어 있지 않기 때문에, 세 개의 박스들(1010, 1020 및 1030)을 위한 새로운 텍스트 라인이 형성될 수 있다. 일례로, 세 개의 박스들(1010, 1020 및 1030) 각각을 위한 궤적들이 합쳐져 하나의 새로운 텍스트 라인이 될 수 있다. 다른 실시예에서 궤적(1040)이 텍스트 라인이라 가정하면, 박스(1020)에 대해 유효한 조회가 발생한 박스(1010)과 박스(1030)가 궤적(1040)이 나타내는 텍스트 라인에 연결될 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

이때, 컴퓨터 장치(200)는 세 개의 박스들(1010, 1020 및 1030)이 연결된 텍스트 라인을 통해 n차원 다항식의 회귀 분석을 처리하여 얻어지는 다항식을 업데이트된 궤적으로 활용할 수 있다. 도 11은 이러한 업데이트된 궤적(1110)의 예를 나타내고 있다. 박스(1020)의 궤적(1040)의 추적은 박스(1020)의 길이에 비례하는 길이 내에서 이루어질 수 있다. 일례로, 궤적(1040)의 추적은 박스(1020)의 길이의 1/2의 길이 내에서 왼쪽과 오른쪽 각각에 대해 이루어질 수 있다.

도 12 및 도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 궤적을 추적하는 예를 도시한 도면들이다. 객체의 곡률에 의한 왜곡이 심한 경우, 도 12의 박스들(1210 및 1220)과 같이 박스(1210)의 궤적이 박스(1220)와 만나지 못하는 경우도 존재한다. 이 경우, 박스(1210)의 궤적(1230)과 박스(1220)의 궤적(1240)간의 만남에 의해 "유효한 조우"가 발생할 수도 있다. 이 경우에는 도 12와 같이 두 궤적(1230 및 1240)의 조합에 의해 새로운 텍스트 라인이 형성될 수 있으며, 이러한 새로운 텍스트 라인을 통한 n차원 다항식의 회귀 분석을 처리하여 얻어지는 다항식을 업데이트된 궤적으로 활용할 수 있다. 도 13은 이러한 업데이트된 궤적(1310)의 예를 나타내고 있다.

이미 설명한 바와 같이 컴퓨터 장치(200)는 이미지 끝에 도달할 때까지 다른 OCR 박스 또는 다른 OCR 박스의 텍스트 라인이 발견되는 경우마다 이러한 궤적의 추적 및 업데이트를 반복할 수 있다.

도 14 및 도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법을 적용하여 도출된 텍스트 라인의 감지 결과의 예를 도시한 도면들이다. 도 14는 입력된 이미지의 예를 나타내고 있으며, 도 15는 텍스트 라인의 감지 결과를 나타내고 있다.

도 16 내지 도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 문자열 검출 방법을 통해 박스의 궤도를 추적 및 업데이트함에 따른 결과를 순차적으로 나타낸 도면들이다. 도 16의 이미지에서는 OCR 박스가 설정된 예를 나타내고 있다. 이때, 서로 다른 그룹의 OCR 박스들을 서로 다른 색의 박스로 구분하고 있다. 도 17 내지 도 22는 궤적의 추적 및 n 차원 다항식의 회귀 분석을 통한 궤적의 업데이트를 통해 텍스트 라인으로서의 곡선들이 객체(영수증)의 곡률에 따라 변경되어 가는 예를 나타내고 있다. 이미 설명한 바와 같이, 궤적의 추적 및 업데이트는 입력된 이미지의 끝에 도달할 때까지 다른 박스 또는 상기 다른 박스의 궤적이 발견되는 경우(유효한 조우)마다 반복 수행될 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 이미지에서의 각 단어의 위치와 각도, 그리고 단어들에 의해 형성된 선이나 문장의 곡률을 고려하여 OCR 단어 결과를 순서대로 읽을 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 텍스트 레이아웃에서 로컬 곡률을 추론하고 예측을 자체 필터링하여 전체 문서 곡률을 추정함으로써, 텍스트가 곡선 페이지에 있거나 독특한(unconventional) 레이아웃으로 배치된 경우에도 텍스트의 순서를 결정할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 데이터 기반이 아니므로 언어 구조, 컨텍스트 및 레이아웃을 위해 특별히 많은 데이터를 필요로 하지 않기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 구현하기가 훨씬 간단하고 지연 시간을 크게 줄이도록 최적화할 수 있다.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (18)

1. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 문자열 검출 방법에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 박스를 설정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 박스를 그룹별로 클러스터링하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 동일한 그룹에 포함된 박스 각각에 대한 궤적을 계산하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 박스 각각에 대한 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 텍스트 라인 각각을 통해 다차원 다항식의 회귀 분석을 처리하는 단계
   를 포함하는 문자열 검출 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 기설정된 기준은, 제1 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적)의 제2 방향 끝부분과 마주치거나, 또는 제1 방향의 반대 방향인 제2 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 방향에서 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)의 제1 방향의 끝부분과 마주치는 유효한 조우(valid encounter)가 발생하는 기준을 포함하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 텍스트 라인을 형성하는 단계는,
   상기 제1 박스에 대해 상기 제2 박스(또는 상기 제2 박스의 궤적) 또는 상기 제3 박스(또는 상기 제3 박스의 궤적)가 발견될 때까지, 상기 제1 박스의 길이에 비례하는 거리 내에서 상기 제1 박스의 궤적을 추적하는 단계; 및
   상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제2 박스의 궤적), 또는 상기 제1 박스의 궤적과 상기 제3 박스(또는 상기 제3 박스의 궤적)간에 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는,
   상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스와 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스) 각각이 특정 텍스트 라인에 연결되어 있지 않은 경우, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)를 위한 새로운 텍스트 라인을 형성하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는,
   상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스) 중 어느 하나가 특정 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 다른 하나를 상기 특정 텍스트 라인에 연결하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
6. 제3항에 있어서,
   상기 유효한 조우가 발생함에 응답하여 텍스트 라인을 형성하는 단계는,
   상기 제1 박스의 궤적과 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)간에 상기 유효한 조우가 발생하고, 상기 제1 박스 및 상기 제2 박스(또는 상기 제3 박스)가 각각 서로 다른 텍스트 라인에 연결되어 있는 경우, 상기 서로 다른 텍스트 라인을 결합하여 하나의 텍스트 라인을 형성하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 회귀 분석을 처리하는 단계는,
   하나의 텍스트 라인에 대응하는 박스 각각의 왼쪽 중간점, 오른쪽 중간점 및 중심점의 세 개의 포인트를 이용하여 상기 회귀 분석을 처리하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 회귀 분석을 처리하는 단계는,
   하나의 박스를 포함하는 텍스트 라인을 상기 하나의 박스로부터 선형 다항식으로서 생성하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
9. 제1항에 있어서,
   다항식으로 매개 변수화된 텍스트 라인들 중 가장 긴 텍스트 라인의 절반보다 긴 텍스트 라인은 신뢰 텍스트 라인으로 설정되고, 나머지 텍스트 라인은 비신뢰 텍스트 라인으로 설정되고,
   상기 회귀 분석을 처리하는 단계는,
   상기 텍스트 라인들의 다차원 계수를 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식의 다차원 계수의 가중 평균을 통해 필터링하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 필터링하는 단계는,
    상기 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식을 상기 신뢰 텍스트 라인들 사이에서 필터링하는 단계; 및
    상기 비신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식을 상기 필터링된 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식을 이용하여 필터링하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
11. 제9항에 있어서,
    상기 필터링하는 단계는,
    텍스트 라인에 대한 다항식의 길이의 다항식들의 중심들 사이의 거리에 대한 비율에 비례하도록 상기 가중 평균을 위한 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 문자열 검출 방법.
12. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 입력된 이미지의 끝에 도달할 때까지 다른 박스 또는 상기 다른 박스의 궤적이 발견되는 경우마다 상기 텍스트 라인을 형성하는 단계 및 상기 회귀 분석을 처리하는 단계를 반복 수행하는 단계
    를 더 포함하는 문자열 검출 방법.
13. 컴퓨터 장치와 결합되어 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
14. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
15. 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    입력된 이미지가 포함하는 텍스트에 박스를 설정하고,
    상기 박스를 그룹별로 클러스터링하고,
    동일한 그룹에 포함된 박스 각각에 대한 궤적을 계산하고,
    상기 박스 각각에 대한 궤적을 추적하여 기설정된 기준에 따라 텍스트 라인을 형성하고,
    상기 텍스트 라인 각각을 통해 다차원 다항식의 회귀 분석을 처리하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
16. 제15항에 있어서,
    상기 기설정된 기준은, 제1 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 박스(또는 제2 박스의 궤적)의 제2 방향 끝부분과 마주치거나, 또는 제1 방향의 반대 방향인 제2 방향으로 이어지는 제1 박스의 궤적이 제2 방향에서 제3 박스(또는 제3 박스의 궤적)의 제1 방향의 끝부분과 마주치는 유효한 조우(valid encounter)가 발생하는 기준을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
17. 제15항에 있어서,
    상기 회귀 분석을 처리하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    하나의 박스를 포함하는 텍스트 라인을 상기 하나의 박스로부터 선형 다항식으로서 생성하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
18. 제15항에 있어서,
    다항식으로 매개 변수화된 텍스트 라인들 중 가장 긴 텍스트 라인의 절반보다 긴 텍스트 라인은 신뢰 텍스트 라인으로 설정되고, 나머지 텍스트 라인은 비신뢰 텍스트 라인으로 설정되고,
    상기 회귀 분석을 처리하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 텍스트 라인들의 다차원 계수를 신뢰 텍스트 라인에 대한 다항식의 다차원 계수의 가중 평균을 통해 필터링하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.

Images