Claims (3)
문서인식에 있어, 입력영상의 특징에 따라 4개의 군으로 대별할 때 입력 영상의 높이가 그 폭의 1/2보다 작으면 제1군으로 분류하여 인식을 수행하고, 수직 클러스터의 수가 1이고 수평 클러스터의 수가 1이 아니면 제2군으로 분류하여 인식을 수행하며, 입력영상의 높이가 그 폭보다 3배 이상이거나 높이와 폭의 차의 절대값이 높이와 폭중 작은 값의 1/4보다 작으면 제3군으로 분류하여 인식을 수행하고, 그 이외의 입력영상은 제4군으로 분류하여 인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 문서 인식 방법.In document recognition, if the height of the input image is divided into four groups according to the characteristics of the input image, the recognition is performed by classifying it into the first group if the height of the input image is smaller than 1/2 of the width, and the number of vertical clusters is 1 and horizontal. If the number of clusters is not 1, it is classified as a second group. If the height of the input image is more than three times the width or the absolute value of the difference between the height and the width is smaller than 1/4 of the smaller of the height and width, And classifying the data into a third group, and recognizing the other input images by classifying the fourth group.
제1항에 있어서, 제1군은 작은 기호군으로 (.,‘’“- =*)을 포함하고,제2군은 분리된 심볼로서(: ; = ?)를 포함하며, 제3군은(〔〕〈〉8)({})를 포함하고, 제4군은 (1234567890?*+＆$/#%)를 포함하도록 분류하는 것을 특징으로 하는 문서 인식 방법.The method of claim 1, wherein the first group includes (., '' “-= *) As a small symbol group, the second group includes (:; =?) As a separate symbol, and the third group includes ([] <> 8) ({}), and the fourth group is classified so as to include (1234567890? * + & $ / #%).
제2항에 있어서, 제1군은 수평 수직 방향의 클러스터의 수와 입력 영상의 문자열에서의 위치, 입력영상의 하단부의 굴곡과 수평방향의 런랭스 및 입력영상의 높이와 폭의 비를 이용하여 인식하며, 제2군은 입력영상의 상하 클러스터의 최대 런랭스와 하단 클러스터의 수평 런랭스,입력영상의 수평 및 수직 길이를 이용하여 인식하며, 제3군은 영상의 좌우 투영 특성을 이용하여 인식하고, 제4군은 정규화된 8×8메쉬를 이용하여 인식하는 것을 특징으로 하는 문서 인식 방법.The method of claim 2, wherein the first group uses the number of clusters in the horizontal and vertical directions, the position in the character string of the input image, the curvature of the lower end of the input image and the run length in the horizontal direction, and the ratio of the height and width of the input image. The second group recognizes using the maximum run length of the upper and lower clusters of the input image, the horizontal run length of the lower cluster, and the horizontal and vertical lengths of the input image, and the third group uses the left and right projection characteristics of the image. And the fourth group recognizes using the normalized 8x8 mesh.
※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.※ Note: The disclosure is based on the initial application.