KR20190087092A - Number recognition method and apparatus based on hierarchical analysis of edge property - Google Patents

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KR20190087092A KR1020180005453A KR20180005453A KR20190087092A KR 20190087092 A KR20190087092 A KR 20190087092A KR 1020180005453 A KR1020180005453 A KR 1020180005453A KR 20180005453 A KR20180005453 A KR 20180005453A KR 20190087092 A KR20190087092 A KR 20190087092A
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Abstract

The present invention relates to a numerical recognition method using hierarchical border line feature analysis, and to an apparatus thereof. Provided is the numerical recognition method, to specify the number corresponding to a numerical image step by step, by analyzing step by step border line features of the number of closed curves forming a border of a numerical image inputted for numerical recognition, the number of intersection points between the closed curves and vertical lines passing through the center of the numerical image, and the number of intersection points between the closed curves and horizontal lines positioned in the upper left and lower left parts of the numerical image. By reducing the amount of computation and time required to recognize numbers, even small devices are capable of rapidly recognizing numbers.

Description

단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자 인식 방법 및 장치 {NUMBER RECOGNITION METHOD AND APPARATUS BASED ON HIERARCHICAL ANALYSIS OF EDGE PROPERTY}Technical Field [0001] The present invention relates to a method and apparatus for recognizing a digit using a stepwise contour characteristic analysis,

본 발명은 숫자 인식 방법 및 숫자 인식 장치에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 숫자 이미지의 윤곽선 특성을 단계적으로 분석하여 숫자 이미지의 수값을 인식하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a numeral recognition method and a numerical recognition apparatus, and more particularly, to a method and apparatus for recognizing a numerical value of a numerical image by analyzing the contour characteristics of a numerical image step by step.

숫자 인식은 문자인식 분야에서 가장 기본적이면서도 중요한 분야로서, 자동 우편번호 분류 시스템, 자동 주차관리 시스템, 원격 검침 등 다양한 분야에서 업무 자동화 및 전산화를 위해 적용되고 있으며, 그 활용도 또한 매우 높다. Numerical recognition is one of the most basic and important fields in the field of character recognition, and is applied for automation and computerization in various fields such as automatic zip code classification system, automatic parking management system and remote meter reading, and its utilization is also very high.

숫자 인식을 비롯한 대부분의 패턴 인식 방법은 크게 전처리, 특징 추출, 및 인식의 3가지 단계로 구성되며, 숫자 인식 성능 개선을 위해 각 단계별로 다양한 연구가 진행 중이다. Most pattern recognition methods, including number recognition, consist of three steps: preprocessing, feature extraction, and recognition. Numerous studies are underway to improve the numerical recognition performance.

종래에는 숫자가 포함된 이미지가 입력되면, 숫자가 포함된 이미지로부터 숫자 부분을 분리하고, 분리해낸 숫자 부분과 탬플릿을 비교하여 비교대상이 된 탬플릿과 유사하면, 탬플릿에 대응되는 숫자로 인식하는 탬플릿 매칭 방법이 사용되었다.Conventionally, when an image including a number is input, a numeral portion is separated from an image including a numeral, and when the numeral portion and the template are compared with each other, the template is recognized as a number corresponding to the template A matching method was used.

탬플릿 매칭 방법에 따르면, 우선 0부터 9에 이르는 10개의 숫자에 대응하는 탬플릿을 데이터베이스에 저장하여 두고, 숫자가 포함된 이미지가 입력되고 입력된 이미지로부터 숫자를 인식하라는 요구가 있으면, 숫자가 포함된 이미지로부터 숫자 부분을 분리하고 소정의 방법에 따라 이 숫자 부분에 대한 화소값을 계산한다.According to the template matching method, first, a template corresponding to 10 numbers ranging from 0 to 9 is stored in the database, and when there is a request to input an image including a number and to recognize a number from the input image, Separates the numeric portion from the image and computes the pixel value for that numeric portion according to a predetermined method.

숫자 부분에 대하여 계산된 화소값과 0부터 9에 이르는 숫자의 각각에 대응하는 탬플릿의 화소값간의 차를 순차로 계산하고, 그 차가 가장 작은 탬플릿에 대응하는 숫자를 위 이미지에 포함된 숫자의 수값으로 인식한다.The difference between the pixel value calculated for the numeral portion and the pixel value of the template corresponding to each of the numbers ranging from 0 to 9 is sequentially calculated and the number corresponding to the template with the smallest difference is counted by the number value .

그러나, 탬플릿 매칭 방법에서는 이미지에 포함된 숫자와 탬플릿의 폰트가 상이하거나 이미지가 스케일링되는 경우에 제대로 매칭이 이루어지지 않아서 숫자 인식 성능이 저하되는 문제가 있다.However, in the template matching method, when the numbers included in the image are different from the fonts of the template or when the image is scaled, there is a problem that the matching performance is not properly performed and the numerical recognition performance is deteriorated.

한편, 종래에는 탬플릿 매칭 방법에 따른 숫자 인식의 단점을 개선하기 위하여, 0부터 9에 이르는 10개의 숫자 각각에 대한 형태적 특징을 정의하여 데이터베이스에 저장하여두고, 입력되는 숫자 이미지로부터 숫자의 형태적 특징을 추출하고 데이터베이스에 저장된 각 숫자에 대한 형태적 특징과 비교함으로써, 숫자를 인식하는 방법이 개발되어왔다.Conventionally, in order to improve the disadvantages of digit recognition according to the template matching method, a morphological characteristic for each of 10 digits ranging from 0 to 9 is defined and stored in a database, Numerical recognition methods have been developed by extracting features and comparing them to morphological features for each number stored in the database.

예를 들면, 각 숫자 이미지에 대한 형태적 특징으로서, 상하좌우에 오목한 부분이 있는지, 상하좌우에 볼록한 부분이 있는지, 수평선분이 존재하는지, 수직선분이 존재하는지, 홀이 존재하는지 등을 들 수 있다. 각 숫자들은 위 형태적 특징들로서 정의될 수 있다.For example, the morphological characteristics of each numerical image include whether there is a concave portion on each of upper, lower, left, and right sides, a convex portion on each of upper, lower, left, and right sides, existence of a horizontal line, existence of a vertical line, and existence of a hole. Each number can be defined as the above morphological features.

따라서, 숫자 인식이 요구되는 이미지가 입력되면, 입력된 이미지로부터 숫자 부분을 추출하고, 추출된 숫자 부분의 형태적 특징을 검출하여 각 숫자들에 대응하는 형태적 특징들과 비교한다. 비교결과 형태적 특징이 일치한다면, 그 형태적 특징에 대응하는 숫자를 입력된 이미지에 포함된 숫자의 수값으로 인식한다.Accordingly, when an image requiring number recognition is input, a numerical portion is extracted from the input image, and morphological features of the extracted numerical portion are detected and compared with morphological features corresponding to the respective numbers. If the comparison result shows that the morphological features match, the number corresponding to the morphological feature is recognized as the number value of the number included in the input image.

그러나, 이러한 숫자 인식 방법은 입력된 이미지에 포함된 숫자에 관한 다중의 형태적 특징들과 저장된 다중의 형태적 특징들을 비교하여야 하고, 비교 결과가 일치할 때까지 0부터 9까지의 숫자에 대하여 반복하여 비교하여야 하므로, 숫자 인식에 요구되는 계산량이 많고 그만큼 숫자 인식에 걸리는 시간이 길어지는 단점이 있다.However, this method of digit recognition must compare the multiple morphological features of the numbers contained in the input image with the stored morphological features, and iterates over the numbers from 0 to 9 until the comparison results match Therefore, there is a disadvantage that the amount of calculation required for numerical recognition is large and the time required for numerical recognition becomes long.

본발명은 숫자 인식 프로세스에 있어서 숫자의 윤곽선 특성을 단계적으로 분석하여, 이미지에 포함된 숫자의 수값 범위를 단계적으로 제한해감으로써, 숫자 인식에 요구되는 계산량을 감소시켜 고속으로 숫자 인식을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.In the present invention, the outline characteristics of a number are analyzed step by step in a numerical recognition process, and the numerical value range included in the image is stepwise limited, thereby reducing the amount of calculation required for numerical recognition, .

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법은, 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수가 1개이면 숫자 이미지를 제1숫자 그룹으로 분류하고, 폐곡선의 개수가 2개이면 숫자 이미지를 제2숫자 그룹으로 분류하고, 폐곡선의 개수가 3개이면 숫자 이미지의 수값을 8로 결정하는 제1단계 및 숫자 이미지가 제1숫자 그룹 또는 제2 숫자 그룹으로 분류된 경우에는, 폐곡선의 형태적 특성에 따라 숫자 이미지를 추가적으로 분류하여 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제2단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of recognizing a digit using a stepwise contour characteristic analysis, the method comprising: classifying a numeric image into a first numeric group if the number of closed lines forming the outline of the numeric image is one If the number of closed curves is two, the numerical image is classified into a second numerical group, and if the number of closed curves is three, a numerical image is determined to have a numerical value of eight; And a second step of classifying the numeric image according to the morphological characteristic of the closed curve to determine the numerical value of the numeric image if the numerical image is classified into the numeric group.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1숫자 그룹은 1, 2, 3, 5, 7을 포함하며, 제2단계는, 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 폐곡선의 교점의 개수가 2개이면, 숫자 이미지의 수값을 1로 결정하고, 교점의 개수가 4개이면, 숫자 이미지의 수값을 7로 결정하고, 교점의 개수가 6이면 숫자 이미지를 제3 숫자 그룹으로 분류하여 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제3단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, the first numerical group includes 1, 2, 3, 5, and 7, and the second step includes, when the number of intersections of the vertical line and the closed curve passing through the center of the numeric image is two , The number value of the number image is determined as 1. If the number of the intersection points is 4, the number value of the number image is determined as 7. If the number of the intersection points is 6, the numeric image is classified into the third number group, And a third step of deciding whether or not to make a decision.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제3숫자 그룹은 2, 3, 5를 포함하며, 제 3단계는, 숫자 이미지의 좌측 상단에 그은 제1수평선과 폐곡선의 교점이 2개이면, 숫자 이미지의 수값을 5로 결정하고, 숫자 이미지의 좌측 하단에 그은 제2수평선과 폐곡선의 교점이 2개이면, 숫자 이미지의 수값을 2로 결정하고, 제1수평선과 폐곡선의 교점이 0개이고 제2수평선과 폐곡선의 교점도 0개이면, 숫자 이미지의 수값을 3으로 결정한다.According to another embodiment of the present invention, the third group of numerals includes 2, 3, and 5, and the third step includes, when the intersection of the first horizontal line and the closed curve is two at the upper left corner of the numeric image, If the number of intersections between the second horizontal line and the closed curve is two at the lower left of the numeric image, the numerical value of the numeric image is determined to be 2, the intersection of the first horizontal line and the closed curve is 0, If the intersection of the closed curve is also 0, the number value of the number image is determined to be 3.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1수평선의 수직방향 위치는, 수직선과 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 3번째 교점으로부터 상방으로 소정 거리이내에 존재하며, 제2수평선의 수직방향 위치는, 수직선과 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 4번째 교점으로부터 하방으로 소정 거리이내에 존재한다.According to another embodiment of the present invention, the vertical position of the first horizontal line exists within a predetermined distance upward from the third intersection point of the six intersections where the vertical line intersects the closed curve, and the vertical direction position of the second horizontal line is , And is located within a predetermined distance downward from the fourth intersection from the top of the six intersections where the vertical line and the closed curve intersect.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제2숫자 그룹은 0, 4, 6, 9를 포함하며, 제2단계는, 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 폐곡선의 교점의 개수가 4개이면 숫자 이미지를 제4숫자 그룹으로 분류하는 제4단계와, 교점의 개수가 6개이면 숫자 이미지를 제5숫자 그룹으로 분류하는 제5단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, the second group of numerals includes 0, 4, 6, 9, and the second step includes the steps of: if the number of intersections of the vertical line and the closed curve passing through the center of the numeric image is four, Into a fourth group of numbers; and if the number of intersections is six, sorting the number images into a fifth group of numbers.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제4숫자 그룹은 0, 4를 포함하며, 제4단계는, 4개의 교점중 최상위 교점과 최하위 교점간의 거리를 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최상단점과 최하단점간의 거리로 나눈 비율값이 소정값 이상이면 숫자 이미지의 수값을 0으로 결정하고, 비율값이 소정값보다 작다면 숫자 이미지의 수값을 4로 결정하는 단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, the fourth group of numerals includes 0 and 4, and the fourth step is to calculate the distance between the highest intersection and the lowest intersection among the four intersection points as the highest disadvantage The number value of the numeric image is determined as 0, and if the ratio value is smaller than the predetermined value, the number value of the numeric image is determined as 4.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제5숫자 그룹은 6, 9를 포함하며, 제5단계는, 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 내부 폐곡선의 중심이 숫자 이미지의 상부에 위치한다면 숫자 이미지의 수값을 9로 결정하고, 내부 폐곡선의 중심이 숫자 이미지의 하부에 위치한다면 숫자 이미지의 수값을 6으로 결정하는 단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, the fifth numerical group includes 6, 9, and the fifth step is to determine the numerical value of the numerical image if the center of the inner closed curve among the two closed curves of the numerical image is located at the top of the numerical image 9, and determining the number value of the numeric image to be 6 if the center of the inner closed curve is located below the numeric image.

본 발명에서 제안한 다양한 실시예에 따라 본발명은 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수에 따라 숫자 이미지를 분류하고, 이에 추가하여 윤곽선의 특성을 단계적으로 분석하여 숫자 이미지의 수값의 범위를 한정해감으로써, 최종적으로 숫자 이미지의 수값을 인식한다. According to various embodiments of the present invention, the present invention classifies numerical images according to the number of closed curves forming the outline of a numeric image, and further analyzes the characteristics of the outline in a stepwise manner to limit the range of numerical values , Finally recognizing the number value of the numerical image.

이와 같이 본 발명은 숫자 이미지의 형태적 특성을 단계적으로 분석하여 숫자 이미지의 숫자 인식 프로세스를 단계적으로 수행해 나감으로써, 숫자 인식에 소요되는 계산을 효율적으로 감소시키고, 숫자 인식에 소요되는 시간을 감축할 수 있다.As described above, according to the present invention, the morphological characteristics of a numeric image are analyzed step by step, and the numerical image recognition process is performed step by step, thereby effectively reducing the calculation required for numerical recognition and reducing the time required for numerical recognition .

도1은 0부터 9까지 10개의 숫자에 대응하는 숫자 이미지를 도시한다.
도 2는 0부터 9까지 10개의 숫자를 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수에 따라 분류한 표를 도시한다.
도 3은 제1숫자 그룹에 포함된 숫자 1, 7, 2, 3, 5 각각의 중심을 지나는 수직선과 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점을 도시한다.
도 4는 제3 숫자 그룹에 포함되는 숫자 2, 3, 5의 윤곽선 (폐곡선)과 수평선분이 만나는 교점을 도시한다.
도 5는 제2숫자 그룹에 포함된 숫자 0, 4, 6, 9 각각의 중심을 지나는 수직선과 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점을 도시한다.
도 6은 제4숫자 그룹에 포함된 숫자 0과 4를 구분하기 위한 윤곽선 분석을 설명하기 위한 도이다.
도 7은 제5숫자 그룹에 포함된 숫자 6과 9를 구분하기 위한 윤곽선 분석을 설명하기 위한 도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에 관한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 장치의 구성도이다.Figure 1 shows a numeric image corresponding to ten numbers from 0 to 9.
FIG. 2 shows a table in which 10 numbers from 0 to 9 are classified according to the number of closed curves forming the outline of each number.
FIG. 3 shows an intersection point where a vertical line passing through the centers of the numbers 1, 7, 2, 3, and 5 included in the first numeric group and a closed curve forming an outline of each number meet.
FIG. 4 shows an intersection between a contour (closed curve) of the numbers 2, 3 and 5 included in the third numerical group and a horizontal line segment.
FIG. 5 shows an intersection point where a vertical line passing through the centers of the numbers 0, 4, 6, and 9 contained in the second group of numbers and a closed curve forming the outline of each number meet.
FIG. 6 is a diagram for explaining the contour analysis for distinguishing the numbers 0 and 4 included in the fourth group of numbers. FIG.
FIG. 7 is a diagram for explaining the contour analysis for distinguishing the numbers 6 and 9 included in the fifth numerical group. FIG.
8 is a flowchart of a method for digit recognition according to an embodiment of the present invention.
9 is a configuration diagram of a digit recognition device according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시에서 제안하고자 하는 실시예는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 실시예들의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.Brief Description of the Drawings The advantages and features of the embodiments disclosed herein, and how to accomplish them, will be apparent with reference to the embodiments described below with reference to the accompanying drawings. It should be understood, however, that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. But only to provide a complete picture of the categories.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. The terms used in this specification will be briefly described, and the disclosed embodiments will be described in detail.

본 명세서에서 사용되는 용어는 개시된 실시예들의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 명세서의 상세한 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. Although the terminology used herein should be interpreted taking into account the functions of the disclosed embodiments, it is to be understood that the present invention may be embodied in many other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Also, in certain cases, there may be a term arbitrarily selected by the applicant, in which case the meaning thereof will be described in detail in the detailed description of the corresponding specification. Accordingly, the terms used in the present disclosure should be defined based on the meanings of the terms, not on the names of the terms, but on the entire contents of the specification.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The singular expressions herein include plural referents unless the context clearly dictates otherwise.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.When an element is referred to as "including" an element throughout the specification, it is to be understood that the element may include other elements, without departing from the spirit or scope of the present invention. Also, as used herein, the term "part " refers to a hardware component such as software, FPGA or ASIC, and" part " However, "part" is not meant to be limited to software or hardware. "Part" may be configured to reside on an addressable storage medium and may be configured to play back one or more processors. Thus, by way of example, and not limitation, "part (s) " refers to components such as software components, object oriented software components, class components and task components, and processes, Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays and variables. The functions provided in the components and "parts " may be combined into a smaller number of components and" parts " or further separated into additional components and "parts ".

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description will be omitted.

도 1은 0부터 9까지 10개의 숫자에 대응하는 숫자 이미지를 도시한다. 숫자 0은 내부 폐곡선 1개와 외부 폐곡선 1개 총 2개 폐곡선으로 윤곽을 형성하며, 숫자 1은 1개의 폐곡선으로 윤곽을 형성하며, 숫자 8은 2개의 내부 폐곡선과 1개의 외부 폐곡선으로 윤곽이 이루어져 있다.Figure 1 shows a numeric image corresponding to ten numbers from 0 to 9. The number 0 forms an outline with two closed curves, one inner closed curve and one outer closed curve. The number 1 forms an outline with one closed curve, and the number 8 is outlined with two internal closed curves and one external closed curve .

도 2는 0부터 9까지 10개의 숫자를 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수에 따라 분류한 표를 도시한다. 폐곡선의 개수가 1개인 제1숫자 그룹은 숫자 1, 2, 3, 5, 7을 포함하며, 폐곡선의 개수가 2개인 제2숫자 그룹은 숫자 0, 4, 6, 9를 포함한다. FIG. 2 shows a table in which 10 numbers from 0 to 9 are classified according to the number of closed curves forming the outline of each number. The first numeral group having one closed curve number includes the numbers 1, 2, 3, 5, and 7, and the second numeral group having two closed curve numbers includes the numbers 0, 4, 6,

한편, 폐곡선의 개수가 3개인 숫자는 8 뿐이므로, 숫자 인식이 요구되는 숫자 이미지가 입력되고, 그 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수가 3개로 판단되면, 숫자 인식을 위하여 다른 비교연산 또는 계산을 하지않고 입력된 숫자 이미지의 수값을 8로 인식한다.On the other hand, if the number of closed curves is three, the number of the closed curves forming the outline of the numerical image is three. Therefore, if the number of closed curves forming the outline of the numerical image is three, The numerical value of the inputted numeral image is recognized as 8 without calculation.

이상과 같이 본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 숫자 이미지가 입력되면, 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수를 판별하고, 판별된 폐곡선의 개수에 따라, 숫자 이미지를 제1숫자 그룹, 제2숫자 그룹, 및 수값 8로 분류할 수 있다.As described above, in the digit recognition method according to the embodiment of the present invention, when a numeric image is input, the number of closed curves forming the outline of the inputted numeric image is discriminated, and according to the determined number of closed curves, One numeric group, a second numeric group, and a numerical value 8.

입력된 숫자 이미지가 수값 8로 분류된다면, 숫자 인식 프로세스는 종료되며, 숫자 이미지가 제1숫자 그룹 또는 제2숫자 그룹으로 분류된다면, 어느 숫자 그룹으로 분류되는지에 따라 서로 다른 윤곽선 특성 분석이 단계적으로 적용된다.If the input numeric image is classified as a numerical value 8, the numerical recognition process is terminated. If the numeric image is classified into the first numeric group or the second numeric group, different contour characteristic analysis is performed step by step according to which numeric group .

도 3은 제1숫자 그룹에 포함된 숫자 1, 7, 2, 3, 5 각각의 중심을 지나는 수직선과 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점을 도시한다.FIG. 3 shows an intersection point where a vertical line passing through the centers of the numbers 1, 7, 2, 3, and 5 included in the first numeric group and a closed curve forming an outline of each number meet.

교점의 개수에 따라 제1숫자 그룹에 포함된 숫자 이미지들은 추가로 분류된다. 교점의 개수가 2개이면 숫자 이미지의 수값은 1로 결정되며, 교점의 개수가 4개이면 숫자 이미지의 수값은 7로 결정된다. 한편, 교점의 개수가 6개인 숫자 2, 3, 5는 제3숫자 그룹으로 분류된다.Numeric images included in the first numerical group are further classified according to the number of intersections. If the number of intersection points is two, the number value of the numeric image is determined as 1. If the number of intersection points is four, the number image number value is determined as 7. On the other hand, the numbers 2, 3, and 5 having six intersection points are classified into a third group of numbers.

본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 입력된 숫자 이미지의 폐곡선 개수가 1개로 판별되어 전술한 제1숫자 그룹으로 분류된다면, 다음 단계에서 입력된 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 개수를 판별하는 방법은, 입력된 숫자 이미지의 중심을 수직으로 스캔하여 윤곽선 (폐곡선)과의 교점을 카운팅하는 등 다양한 방법이 있을 수 있다.In the digit recognition method according to an embodiment of the present invention, if the number of closed curves of the input numeral image is determined to be one and classified into the first numeric group, a vertical line passing through the center of the numeral image inputted in the next step, Determine the number of intersections where closed curves forming the outline of a numeric image meet. To determine the number of intersection points, there are various methods such as counting the intersection with the outline (closed curve) by vertically scanning the center of the inputted numeric image.

교점의 개수가 2개라면, 입력된 숫자 이미지의 수값은 1로 인식되며, 교점의 개수가 4개라면, 입력된 숫자 이미지의 수값은 7로 인식되며, 교점의 개수가 6개라면, 입력된 숫자 이미지는 제3숫자 그룹으로 분류되고 다음 단계에서 추가적인 윤곽선 특성 분석이 실행된다. If the number of intersection points is two, the number value of input numeral image is recognized as 1. If the number of intersection points is four, the number value of input numeral image is recognized as 7. If the number of intersection points is six, The numeric images are grouped into a third group of numbers and additional contour characteristic analysis is performed in the next step.

도 4는 제3 숫자 그룹에 포함되는 숫자 2, 3, 5의 윤곽선 (폐곡선)과 수평선분이 만나는 교점을 도시한다. 도 4에 따르면, 각 숫자의 좌측 상단에 그은 제1수평선분과 숫자 2, 3, 5의 윤곽선 (폐곡선)이 만나는 교점의 개수는 각각 0개, 0개, 2개임을 알 수 있다. 한편, 각 숫자의 좌측 하단에 그은 제2수평선분과 숫자 2, 3, 5의 윤곽선 (폐곡선)이 만나는 교점의 개수는 각각 2개, 0개, 0개임을 알 수 있다.FIG. 4 shows an intersection between a contour (closed curve) of the numbers 2, 3 and 5 included in the third numerical group and a horizontal line segment. According to FIG. 4, the number of intersections at which the first horizontal line and the outline (closed curve) of the numbers 2, 3, and 5 meet at the upper left corner of each number are 0, 0, and 2, respectively. On the other hand, it can be seen that the number of intersections at which the second horizontal line and the outline (closed curve) of the numbers 2, 3, and 5 meet at the lower left of each digit are 2, 0, and 0, respectively.

제1수평선분의 위치는 도 3에 도시된 숫자 2, 3, 5의 윤곽선과 수직선이 만나는 6개의 교점들 중 위에서 3번째 교점으로부터 상방으로 소정의 거리이내 존재하도록 설정함으로써, 제1수평선분과 숫자 2, 3, 5 의 윤곽선이 만나는 교점의 개수가 상술한 바와 같이, 0개, 0개, 2개가 되도록 할 수 있다.By setting the position of the first horizontal line to exist within a predetermined distance upward from the third intersection of the six intersections where the contours of the numbers 2, 3, and 5 shown in FIG. 3 intersect with the vertical line, 0, 0, or 2, as described above, the number of intersections at which the contour lines 2, 3, and 5 meet.

제2수평선분의 위치는 도 3에 도시된 숫자 2, 3, 5의 윤곽선과 수직선이 만나는 6개의 교점들 중 위에서 4번째 교점으로부터 하방으로 소정의 거리이내 존재하도록 설정함으로써, 제2수평선분과 숫자 2, 3, 5 의 윤곽선이 만나는 교점의 개수가 상술한 바와 같이, 2개, 0개, 0개가 되도록 할 수 있다. By setting the position of the second horizontal line to exist within a predetermined distance downward from the fourth intersection point from the top of the six intersections where the contour lines of the numbers 2, 3, and 5 shown in FIG. 3 meet, The number of intersections at which the outlines of 2, 3, and 5 meet may be 2, 0, and 0, as described above.

본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수가 1개로 판별되어 입력된 숫자 이미지가 제1숫자 그룹으로 분류된 후, 입력된 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수가 6개로 판별되어 입력된 숫자 이미지가 제3숫자 그룹으로 분류되면, 제1수평선분과 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 판별 방법은, 숫자 이미지의 좌측상단의 소정의 위치에서 숫자 이미지를 수평으로 스캔하여 윤곽선 (폐곡선)과 만나는 교점을 카운팅하는 등 다양한 방법으로 판별할 수 있다. 이때, 교점의 개수가 2개라면, 입력된 숫자 이미지의 수값은 5로 결정된다. In the digit recognition method according to an embodiment of the present invention, the number of closed curves forming the outline of the inputted numeric image is discriminated as one, and the inputted numeric image is classified into the first numeric group, The number of intersections at which the vertical line passing through the number image and the closed curve forming the outline of the numeric image are discriminated to be six and the input numeral image is classified into the third numeric group, the first horizontal line and the intersection where the closed curve forming the outline of the numeric image meet . The method of discriminating an intersection can be determined by various methods such as scanning a numerical image horizontally at a predetermined position on the upper left of the numeric image and counting an intersection where the contour (closed curve) is encountered. In this case, if the number of intersection points is two, the number value of inputted numeral image is determined to be five.

한편, 교점의 개수가 0개라면, 다음 단계로서 제2수평선분과 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 판별 방법은, 숫자 이미지의 좌측하단의 소정의 위치에서 숫자 이미지를 수평으로 스캔하여 윤곽선 (폐곡선)과 만나는 교점을 카운팅하는 등 다양한 방법으로 판별할 수 있다. 이때 교점의 개수가 0개라면, 입력된 숫자 이미지의 수값은 3으로 결정되며, 교점의 개수가 2개라면, 입력된 숫자 이미지의 수값은 2로 결정된다.On the other hand, if the number of intersections is zero, the next step is to determine the number of intersections at which the second horizontal line intersects the closed curve forming the outline of the numeric image. The intersection discrimination method can be discriminated in various ways such as scanning the numeric image horizontally at a predetermined position on the lower left of the numeric image and counting the intersection where the contour (closed curve) is encountered. If the number of intersection points is 0, the number value of input numeral image is determined as 3, and if the number of intersection points is 2, the number value of input numeral image is determined as 2.

도 5는 제2숫자 그룹에 포함된 숫자 0, 4, 6, 9 각각의 중심을 지나는 수직선과 각 숫자의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점을 도시한다.FIG. 5 shows an intersection point where a vertical line passing through the centers of the numbers 0, 4, 6, and 9 contained in the second group of numbers and a closed curve forming the outline of each number meet.

교점의 개수에 따라 제2숫자 그룹에 포함된 숫자들은 추가로 분류된다. 교점의 개수가 4개이면 숫자는 0, 4를 포함하는 제4숫자 그룹으로 분류되고, 교점의 개수가 6개이면 숫자는 6, 9를 포함하는 제5숫자 그룹으로 분류된다.Depending on the number of intersections, the numbers contained in the second group of numbers are further classified. If the number of the intersection points is four, the numbers are classified into the fourth numeric group including 0 and 4. If the number of the intersection points is six, the numerals are classified into the fifth numeric group including 6 and 9.

본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 입력된 숫자 이미지의 폐곡선 개수가 2개로 판별되어 입력된 숫자 이미지가 제2숫자 그룹으로 분류된다면, 입력된 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별하여, 교점의 개수가 4개이면 입력된 숫자 이미지는 제4숫자 그룹으로 분류되고, 교점의 개수가 6개이면 입력된 숫자 이미지는 제5숫자 그룹으로 분류된다.In the digit recognition method according to an embodiment of the present invention, if the number of closed curves of the inputted numeric image is judged to be two and the inputted numeric image is classified into the second numeric group, a vertical line passing through the center of the inputted numeric image, If the number of intersections at which the closed curve forming the outline of a numerical image is detected is determined and if the number of intersection points is four, the inputted numeral image is classified into the fourth numeral group. If the number of intersection points is six, It is classified into 5 groups of numbers.

도 6은 제4숫자 그룹에 포함된 숫자 0과 4를 구분하기 위한 윤곽선 분석을 설명하기 위한 도이다. 도 6을 참조하면, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선과 숫자의 중심을 지나는 수직선이 만나는 4개의 교점 중 최상위 교점과 최하위 교점간의 거리를 L1이라고 하고, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최상단점과 최하단점간의 거리를 L2라고 할 때, 숫자가 4인 경우에는 이들간의 비율 (L1/L2) 이 0.7 정도이고, 숫자가 0인 경우에는 이들간의 비율 (L1/L2) 이 거의 1에 가깝다는 것을 알 수 있다.FIG. 6 is a diagram for explaining the contour analysis for distinguishing the numbers 0 and 4 included in the fourth group of numbers. FIG. Referring to FIG. 6, the distance between the uppermost intersection and the lowest intersection of four intersections where two closed curves forming the outline of a number and a vertical line passing through the center of the number meet is L1, and two closed curves When the number is 4, the ratio (L1 / L2) between them is about 0.7, and when the number is 0, the ratio (L1 / L2) between them is It can be seen that it is close to one.

한편, 제4숫자 그룹에 포함된 숫자 0과 4를 구분하기 위한 윤곽선 분석은 상술한 방법이외에 다양한 방법이 가능하다. 예를들면, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선과 숫자의 중심을 지나는 수직선이 만나는 교점 대신에, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선과 숫자의 중심으로부터 소정거리이내를 지나는 수직선이 만나는 4개의 교점 중 최상위 교점과 최하위 교점간의 거리를 L1이라고 하고, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최상단점과 최하단점간의 거리를 L2라고 하여, 그 비율을 계산하여 숫자 0과 4를 구분할 수 있다. On the other hand, contour analysis for distinguishing the numbers 0 and 4 included in the fourth numerical group can be performed by various methods other than the above-described method. For example, instead of the intersection of two closed curves forming the outline of a number and a vertical line passing through the center of the number, two closed curves forming the outline of the number and four closed curves Let L1 be the distance between the highest intersection and the lowest intersection of the intersections, and let L2 be the distance between the highest and the lowest points of the external closed curve of the two closed curves forming the outline of the number, and divide the numbers 0 and 4 .

또한, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선과 숫자의 중심을 지나는 수직선이 만나는 교점 대신에, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선과 숫자의 중심 (또는 중심으로부터 소정거리 이내) 을 지나는 수평선이 만나는 4 개의 교점 중 가장 좌측의 교점과 가장 우측의 교점간의 거리를 L1이라고 하고, 숫자의 윤곽을 형성하는 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최좌측점과 최우측점간의 거리를 L2라고 하여, 그 비율을 계산하여 숫자 0과 4를 구분할 수도 있다.Also, instead of the intersection of two closed curves forming the outline of a number and a vertical line passing through the center of the number, two closed curves forming the outline of the number and a horizontal line passing through the center of the number (or within a predetermined distance from the center) Let L1 be the distance between the intersection of the leftmost intersection and the intersection of the rightmost intersection of the four intersections, and let L2 be the distance between the leftmost point and the highest point of the outer closed curve among the two closed curves forming the outline of the number. So that the numbers 0 and 4 can be distinguished.

본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 입력된 숫자 이미지의 폐곡선 개수가 2개로 판별되어 입력된 숫자 이미지가 제2숫자 그룹으로 분류된다면, 입력된 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별하여, 교점의 개수가 4개이면 입력된 숫자 이미지는 제4숫자 그룹으로 분류되고, 다음 단계에서 전술한 바와 같이 숫자 이미지의 L1/L2 비율을 계산하여 비율이 소정값 (예컨대 0.9) 이상이면 숫자 이미지의 수값을 0으로 결정하고, 비율이 소정값 이하이면 숫자 이미지의 수값을 4로 결정한다.In the digit recognition method according to an embodiment of the present invention, if the number of closed curves of the inputted numeric image is judged to be two and the inputted numeric image is classified into the second numeric group, a vertical line passing through the center of the inputted numeric image, The number of intersections at which the closed curve forming the outline of the numeric image is detected is determined. If the number of intersection points is four, the inputted numeric image is classified into the fourth numeric group. In the next step, L1 / L2 If the ratio is greater than or equal to a predetermined value (for example, 0.9), the number value of the numeric image is determined as 0. If the ratio is less than the predetermined value, the number value of the numeric image is determined as 4.

도 7은 제5숫자 그룹에 포함된 숫자 6과 9를 구분하기 위한 윤곽선 분석을 설명하기 위한 도이다. 도 7을 참조하면, 숫자 6의 내부 폐곡선의 중심은 숫자 이미지의 하부에 위치하며, 숫자 9의 내부 폐곡선의 중심은 숫자 이미지의 상부에 위치하는 것을 알 수 있다. 즉, 내부 폐곡선의 위치를 기준으로 숫자 6과 9를 구분할 수 있다.FIG. 7 is a diagram for explaining the contour analysis for distinguishing the numbers 6 and 9 included in the fifth numerical group. FIG. Referring to FIG. 7, the center of the inner closed curve of the numeral 6 is located at the bottom of the numeric image, and the center of the inner closed curve of the numeral 9 is located at the top of the numeric image. That is, the numbers 6 and 9 can be distinguished based on the position of the internal closed curve.

본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에서는, 입력된 숫자 이미지의 폐곡선 개수가 2개로 판별되어 입력된 숫자 이미지가 제2숫자 그룹으로 분류된다면, 입력된 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별하여, 교점의 개수가 6개이면 입력된 숫자 이미지는 제5숫자 그룹으로 분류되고, 다음 단계에서 전술한 바와 같이, 내부 폐곡선의 중심이 입력된 숫자 이미지의 하부에 위치한다고 판별된다면 입력된 숫자 이미지의 수값은 6으로 결정되고, 내부 폐곡선의 중심이 입력된 숫자 이미지의 상부에 위치한다고 판별된다면 입력된 숫자 이미지의 수값은 9로 결정된다.In the digit recognition method according to an embodiment of the present invention, if the number of closed curves of the inputted numeric image is judged to be two and the inputted numeric image is classified into the second numeric group, a vertical line passing through the center of the inputted numeric image, If the number of intersections at which the closed curve forming the outline of the numeric image is detected is determined and if the number of intersections is 6, the inputted numeral image is classified into the fifth numeral group, and as described in the next step, If it is determined that the input numeral image is located at the lower part of the input numeral image, the number value of the input numeral image is determined to be 6. If it is determined that the center of the inner closed curve is located at the upper part of the inputted numeral image, .

도 8은 전술한 본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 방법에 관한 흐름도이다. 우선 단계 810에서 숫자 이미지가 입력되면 단계 821에서 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수를 판별한다. 폐곡선의 개수가 1개이면 단계 814에서 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 개수가 2개라면 단계 816에서 숫자 이미지의 수값을 1로 결정하고, 교점의 개수가 4개라면 단계 818에서 숫자 이미지의 수값을 7로 결정한다.8 is a flowchart illustrating a method of recognizing numbers according to an embodiment of the present invention. First, if a numeral image is inputted in step 810, the number of closed curves forming the outline of the numerical image inputted in step 821 is discriminated. If the number of closed curves is one, the number of intersections at which the closed curve intersects the vertical line passing through the center of the numeric image is determined in step 814. If the number of intersection points is two, the number value of the number image is determined to be 1 in step 816, and if the number of intersection points is four, the number value of the number image is determined to be 7 in step 818.

한편, 교점의 개수가 6개라면 단계 820에서 제1수평선분과 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 개수가 2개이면 단계822에서 숫자 이미지의 수값을 5로 결정하고, 교점의 개수가 0이면 단계 824에서 제2수평선분과 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별한다. 교점의 개수가 2개이면 단계 826에서 숫자 이미지의 수값을 2로 결정하고, 교점의 개수가 0개이면 숫자 이미지의 수값을 3으로 결정한다.On the other hand, if the number of intersections is six, the number of intersections at which the first horizontal line and the closed curve meet at step 820 is discriminated. If the number of intersections is two, the number of numerical images is determined to be 5 in step 822, and if the number of intersections is zero, the number of intersections where the second horizontal line and the closed curve meet is determined in step 824. If the number of intersection points is two, the number value of the numeric image is determined to be 2 in step 826, and if the number of intersection points is zero, the number value of the numeric image is determined to be three.

한편, 단계 812에서 판별한 폐곡선의 개수가 3개이면 단계 830에서 숫자 이미지의 수값을 8로 결정한다. 단계 812에서 판별한 폐곡선의 개수가 2개이면 단계 832에서 숫자 이미지의 중심을 지나는 수직선과 폐곡선이 만나는 교점의 개수를 판별하고, 교점의 개수가 4개이면 단계 834에서 L1/L2 비율을 소정값과 비교하고, 비율이 소정값보다 작다면 숫자 이미지의 수값을 4로 결정하고, 비율이 소정값이상이라면 숫자 이미지의 수값을 0으로 결정하다.On the other hand, if the number of closed curves determined in step 812 is three, the number value of the numeric image is determined as 8 in step 830. If the number of closed curves determined in step 812 is two, the number of intersections where the vertical line and the closed curve intersect the center of the numeric image is determined in step 832. If the number of intersections is four, then in step 834, If the ratio is smaller than the predetermined value, the number value of the numeric image is determined as 4. If the ratio is equal to or larger than the predetermined value, the numerical value of the numeric image is determined as 0.

단계 832에서 판별한 교점의 개수가 6개이면, 단계 840에서 내부폐곡선의 중심위치를 판별하고, 내부폐곡선의 중심이 숫자 이미지의 하부에 위치한다고 판별되면 단계 842에서 숫자 이미지의 수값을 6으로 결정하고, 내부폐곡선의 중심이 숫자 이미지의 상부에 위치한다고 판별되면 단계 844에서 숫자 이미지의 수값을 9로 결정한다. 전술한 절차에 따라 숫자 이미지의 수값이 결정되면 단계 850에서 숫자 인식 프로세스를 종료한다.If the number of intersections determined in step 832 is 6, the center position of the inner closed curve is determined in step 840. If it is determined that the center of the inner closed curve is located below the numeric image, the number value of the number image is determined to be 6 in step 842 And if it is determined that the center of the inner closed curve is located at the top of the numeric image, the number value of the numeric image is determined to be 9 in step 844. If the number value of the number image is determined according to the above-described procedure, the number recognition process is terminated at step 850.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따르는 숫자 인식 장치의 구성도이다.9 is a configuration diagram of a digit recognition device according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 숫자 인식 장치는 입력장치 (100), 프로세서 (200), 출력장치 (300)를 포함한다. 입력장치 (100) 는 숫자 인식이 요구되는 숫자 이미지를 입력받기 위한 장치이며, 프로세서 (200)는 입력장치 (100)를 통하여 입력된 숫자 이미지에 대하여 단계적으로 윤곽선 분석등을 수행하여 숫자 이미지의 수값을 결정하며, 출력장치 (300) 는 결정된 수값을 외부에 나타내기 위한 장치이다.The digit recognition device according to an embodiment of the present invention includes an input device 100, a processor 200, and an output device 300. The input device 100 is a device for receiving a numeric image requiring numerical recognition. The processor 200 performs outline analysis on the numerical image input through the input device 100, And the output device 300 is an apparatus for externally displaying the determined number.

본 발명의 다른 실시예는 본 발명에 따른 숫자 인식 방법을 컴퓨터가 수행하도록 하는 프로그램으로 구현하고 이 프로그램을 판독가능한 불휘발성 메모리에 저장한 기록매체로서 제공될 수도 있다. Another embodiment of the present invention may be provided as a recording medium which is embodied as a program for allowing a computer to perform the digit recognition method according to the present invention and stored in a nonvolatile memory readable by the program.

100 입력장치
200 프로세서
300 출력장치100 input device
200 processor
300 output device

Claims (14)

숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수가 1개이면 상기 숫자 이미지를 제1숫자 그룹으로 분류하고, 상기 폐곡선의 개수가 2개이면 상기 숫자 이미지를 제2숫자 그룹으로 분류하고, 상기 폐곡선의 개수가 3개이면 상기 숫자 이미지의 수값을 8로 결정하는 제1단계; 및
상기 숫자 이미지가 상기 제1숫자 그룹 또는 상기 제2 숫자 그룹으로 분류된 경우에는, 상기 폐곡선의 형태적 특성에 따라 상기 숫자 이미지를 추가적으로 분류하여 상기 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제2단계를 포함하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.If the number of closed lines forming the outline of a numerical image is one, the numeric image is classified into a first numerical group, and if the number of closed lines is two, the numeral image is classified into a second numerical group, A first step of determining the number value of the numeric image to be 8; And
And a second step of, when the numeric image is classified into the first numeric group or the second numeric group, further determining the number value of the numeric image by further classifying the numeric image according to the morphological characteristic of the closed curve A Numerical Recognition Method Using Stepwise Contour Characteristic Analysis. 제1항에 있어서,
상기 제1숫자 그룹은 1, 2, 3, 5, 7을 포함하며, 상기 제2단계는, 상기 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 상기 폐곡선의 교점의 개수가 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 1로 결정하고, 교점의 개수가 4개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 7로 결정하고, 교점의 개수가 6이면 상기 숫자 이미지를 제3 숫자 그룹으로 분류하여 상기 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제3단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the first numerical group includes 1, 2, 3, 5, and 7, and the second step includes: if the number of intersections between the vertical line passing through the center of the numeric image and the closed curve is two, The number value of the numeric image is determined to be 7 if the number of intersection points is 4. If the number of intersection points is 6, the number image is classified into the third number group to determine the numerical value of the numeric image And a third step of performing a stepwise contour characteristic analysis. 제2항에 있어서,
상기 제3숫자 그룹은 2, 3, 5를 포함하며, 상기 제 3단계는, 상기 숫자 이미지의 좌측 상단에 그은 제1수평선과 상기 폐곡선의 교점이 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 5로 결정하고, 상기 숫자 이미지의 좌측 하단에 그은 제2수평선과 상기 폐곡선의 교점이 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 2로 결정하고, 상기 제1수평선과 상기 폐곡선의 교점이 0개이고 상기 제2수평선과 상기 폐곡선의 교점도 0개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 3으로 결정하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.3. The method of claim 2,
And the third group of numbers includes 2, 3, and 5, and if the number of intersections between the first horizontal line and the closed curve is two at the upper left corner of the numeric image, The number of intersections between the first horizontal line and the closed curve is 0, and the number of intersections between the second horizontal line and the closed curve is 2, And the number of intersections between the horizontal line and the closed curve is 0, the number of the numerical images is determined to be 3, and the number recognition method using the stepwise contour characteristic analysis. 제3항에 있어서,
상기 제1수평선의 수직방향 위치는, 상기 수직선과 상기 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 3번째 교점으로부터 상방으로 소정 거리이내에 존재하며, 상기 제2수평선의 수직방향 위치는, 상기 수직선과 상기 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 4번째 교점으로부터 하방으로 소정 거리이내에 존재하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.The method of claim 3,
Wherein a vertical position of the first horizontal line exists within a predetermined distance upward from a third intersection point of the six intersections where the vertical line intersects with the closed curve and the vertical direction position of the second horizontal line Wherein the first and second intersections are located within a predetermined distance from a fourth intersection point of the six intersections intersecting the closed curve downward. 제1항에 있어서,
상기 제2숫자 그룹은 0, 4, 6, 9를 포함하며, 상기 제2단계는, 상기 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 상기 폐곡선의 교점의 개수가 4개이면 상기 숫자 이미지를 제4숫자 그룹으로 분류하는 제4단계와, 교점의 개수가 6개이면 상기 숫자 이미지를 제5숫자 그룹으로 분류하는 제5단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the second group of numbers comprises 0, 4, 6, 9, and wherein the second step comprises: if the number of intersections of the vertical line passing through the center of the numeric image and the closed curve is four, And a fifth step of classifying the numeric image into a fifth numeric group if the number of intersections is six. The method of claim 1, 제5항에 있어서,
상기 제4숫자 그룹은 0, 4를 포함하며, 상기 제4단계는, 상기 4개의 교점중 최상위 교점과 최하위 교점간의 거리를 상기 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최상단점과 최하단점간의 거리로 나눈 비율값이 소정값 이상이면 상기 숫자 이미지의 수값을 0으로 결정하고, 상기 비율값이 소정값보다 작다면 상기 숫자 이미지의 수값을 4로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the fourth group of numerals includes 0 and 4 and the fourth step is a step of calculating a distance between a highest intersection point and a lowest intersection point among the four intersection points by a distance Determining a number value of the numeric image to be 0 if the ratio value divided by the number value is greater than or equal to a predetermined value and determining the number value of the numeric image to be 4 if the ratio value is smaller than the predetermined value, A Numerical Recognition Method Using Analysis. 제5항에 있어서,
상기 제5숫자 그룹은 6, 9를 포함하며, 상기 제5단계는, 상기 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 내부 폐곡선의 중심이 상기 숫자 이미지의 상부에 위치한다면 상기 숫자 이미지의 수값을 9로 결정하고, 상기 내부 폐곡선의 중심이 상기 숫자 이미지의 하부에 위치한다면 상기 숫자 이미지의 수값을 6으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 방법.6. The method of claim 5,
The fifth group of numbers includes 6 and 9, and if the center of the inner closed curve among the two closed curves of the numeric image is located at the top of the numeric image, the number value of the numeric image is determined to be 9 And determining the number value of the numeric image to be 6 if the center of the inner closed curve is located below the numeric image. 하나 이상의 프로세서를 포함하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치에 있어서,
상기 하나 이상의 프로세서는,
촬상장치를 통하여 입력된 숫자 이미지의 윤곽을 형성하는 폐곡선의 개수가 1개이면 상기 숫자 이미지를 제1숫자 그룹으로 분류하고, 상기 폐곡선의 개수가 2개이면 상기 숫자 이미지를 제2숫자 그룹으로 분류하고, 상기 폐곡선의 개수가 3개이면 상기 숫자 이미지의 수값을 8로 결정하는 제1단계; 및
상기 숫자 이미지가 상기 제1숫자 그룹 또는 상기 제2 숫자 그룹으로 분류된 경우에는, 상기 폐곡선의 형태적 특성에 따라 상기 숫자 이미지를 추가적으로 분류하여 상기 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제2단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.1. A digit recognition apparatus using stepwise contour characteristic analysis including at least one processor,
Wherein the one or more processors comprise:
If the number of the closed lines forming the outline of the numeric image input through the image pickup device is one, the numeric image is classified into the first numeric group, and if the number of the closed lines is two, the numeric image is classified into the second numeric group Determining a number value of the numeric image to be 8 if the number of closed lines is three; And
And a second step of, when the numeric image is classified into the first numeric group or the second numeric group, determining the number value of the numeric image by further classifying the numeric image according to the morphological characteristic of the closed curve A step of recognizing a digit of the character by using a stepwise contour characteristic analysis. 제8항에 있어서,
상기 제1숫자 그룹은 1, 2, 3, 5, 7을 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 상기 폐곡선의 교점의 개수가 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 1로 결정하고, 교점의 개수가 4개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 7로 결정하고, 교점의 개수가 6이면 상기 숫자 이미지를 제3 숫자 그룹으로 분류하여 상기 숫자 이미지의 수값을 결정하는 제3단계를 추가로 실행하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.9. The method of claim 8,
Wherein the first numerical group includes 1, 2, 3, 5, and 7, and if the number of intersections between the vertical line passing through the center of the numeric image and the closed curve is two, Is determined as 1. If the number of intersections is four, the number value of the numeric image is determined to be 7. If the number of intersections is six, the numeric image is classified into a third number group to determine the number value of the numeric image And a third step is further executed to perform the stepwise contour characteristic analysis. 제9항에 있어서,
상기 제3숫자 그룹은 2, 3, 5를 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 숫자 이미지의 좌측 상단에 그은 제1수평선과 상기 폐곡선의 교점이 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 5로 결정하고, 상기 숫자 이미지의 좌측 하단에 그은 제2수평선과 상기 폐곡선의 교점이 2개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 2로 결정하고, 상기 제1수평선과 상기 폐곡선의 교점이 0개이고 상기 제2수평선과 상기 폐곡선의 교점도 0개이면, 상기 숫자 이미지의 수값을 3으로 결정하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.10. The method of claim 9,
And the third numerical group includes 2, 3, and 5, and if the number of intersections between the first horizontal line and the closed curve is two at the upper left corner of the numeric image, the number value of the numeric image is determined to be 5 And the number of intersections between the second horizontal line and the closed curve at the lower left of the numeric image is 2, the number of the numerical images is determined to be 2, the intersection of the first horizontal line and the closed curve is 0, And the intersection of the closed curve and the closed curve is 0, the number value of the numeric image is determined to be 3. 제10항에 있어서,
상기 제1수평선의 수직방향 위치는, 상기 수직선과 상기 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 3번째 교점으로부터 상방으로 소정 거리이내에 존재하며, 상기 제2수평선의 수직방향 위치는, 상기 수직선과 상기 폐곡선이 교차하는 6개의 교점 중 위에서부터 4번째 교점으로부터 하방으로 소정 거리이내에 존재하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.11. The method of claim 10,
Wherein a vertical position of the first horizontal line exists within a predetermined distance upward from a third intersection point of the six intersections where the vertical line intersects with the closed curve and the vertical direction position of the second horizontal line Wherein the number of intersection points is within a predetermined distance from a fourth intersection point of the six intersection points intersecting the closed curve downward. 제8항에 있어서,
상기 제2숫자 그룹은 0, 4, 6, 9를 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 숫자 이미지의 중심을 통과하는 수직선과 상기 폐곡선의 교점의 개수가 4개이면 상기 숫자 이미지를 제4숫자 그룹으로 분류하는 제4단계와, 교점의 개수가 6개이면 상기 숫자 이미지를 제5숫자 그룹으로 분류하는 제5단계를 추가로 실행하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.9. The method of claim 8,
Wherein the second group of numbers comprises 0, 4, 6, 9, wherein the one or more processors are arranged such that if the number of intersections of the vertical line passing through the center of the numeric image and the closed curve is four, And a fifth step of classifying the numeric image into a fifth numeric group if the number of intersections is six, in addition to the step of classifying the numeric image into groups. 제12항에 있어서,
상기 제4숫자 그룹은 0, 4를 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 4개의 교점중 최상위 교점과 최하위 교점간의 거리를 상기 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 외부 폐곡선의 최상단점과 최하단점간의 거리로 나눈 비율값이 소정값 이상이면 상기 숫자 이미지의 수값을 0으로 결정하고, 상기 비율값이 소정값보다 작다면 상기 숫자 이미지의 수값을 4로 결정하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.13. The method of claim 12,
Wherein the fourth group of numerals comprises 0 and 4 and wherein the one or more processors are arranged so that the distance between the highest intersection point and the lowest intersection point of the four intersection points is the distance between the highest and lowest points of the outer enclosing line, The number value of the numeric image is determined to be 0, and if the ratio value is less than the predetermined value, the number value of the numeric image is determined to be 4 Recognition device. 제12항에 있어서,
상기 제5숫자 그룹은 6, 9를 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 숫자 이미지의 2개의 폐곡선중 내부 폐곡선의 중심이 상기 숫자 이미지의 상부에 위치한다면 상기 숫자 이미지의 수값을 9로 결정하고, 상기 내부 폐곡선의 중심이 상기 숫자 이미지의 하부에 위치한다면 상기 숫자 이미지의 수값을 6으로 결정하는 것을 특징으로 하는 단계별 윤곽선 특성 분석을 이용한 숫자인식 장치.

13. The method of claim 12,
Wherein the fifth group of numbers comprises 6 and 9, wherein the one or more processors determine the number value of the numeric image to be 9 if the center of the inner closed curve among the two closed curves of the numeric image is located above the numeric image, And determining the number of the numerical images to be 6 if the center of the inner closed curve is located below the numeric image.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0589289A (en) * 1991-09-27 1993-04-09 Meisei Electric Co Ltd Character recognizing method
KR101673433B1 (en) * 2016-06-29 2016-11-07 한국건설기술연구원 Apparatus and Method that Automatically Recognizes The Route Information Using a Road Sign Image

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