서포트벡터머신과 정칙화판별함수를 이용한 비디오 문자인식의 분류 성능 개선 (Video character recognition improvement by support vector machines and regularized discriminant analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 21권 / 4호 / 689 ~ 697페이지
· 저자명 : 임수열, 백장선, 김민수

초록

본 연구에서는 비디오이미지로부터 추출된 텍스트영역으로부터 문자인식을 수행하였다. 비디오영상으로부터 추출된 문자열은 한글, 영어, 숫자, 특수문자 등으로 혼합되어 있거나, 또는 다양한 폰트와 크기, 그래픽 형태의 글자 존재, 영상의 기울어짐, 끊김, 잡영, 접촉, 저해상도의 글자 등으로 인하여 일반적인 문자인식에 비해 많은 어려움이 존재한다. 이와 같은 어려움을 극복하기위해 본 연구에서는 모든 글자에 대해서 인식하지 않고 가장 빈번하게 등장하는 글자만을 인식하고 나머지는 버리는 방법을 사용하였으며 지지도벡터기계와 정칙화판별분석의 2단계 문자인식 방법을 이용하여 인식률을 개선하였다. 또한 인식률이 좋지 못한 4형식과 5형식 글자에 대해 모음별로 중분류를 실시하였다. 실험결과 지지도벡터기계와 정칙화판별분석을 동시에 사용하는 방법이 다른 문자인식의 방법들보다 인식률이 우수하였으며, 부분적인 중분류의 방법을 이용한 경우 향상된 인식 성능을 나타냈다.

영어초록

In this study, we propose a new procedure for improving the character recognition of text area extracted from video images. The recognition of strings extracted from video, which are mixed with Hangul, English, numbers and special characters, etc., is more difficult than general character recognition because of various fonts and size, graphic forms of letters tilted image, disconnection, miscellaneous videos, tangency, characters of low definition, etc. We improved the recognition rate by taking commonly used letters and leaving out the barely used ones instead of recognizing all of the letters, and then using SVM and RDA character recognition methods. Our numerical results indicate that combining SVM and RDA performs better than other methods.

참고자료

· 없음