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영상처리를 이용한 도서 위치 추정 시스템
Books Location Estimation System by Image Processing 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.12B no.1 = no.97, 2005년, pp.17 - 24  

조동욱 (충북과학대학 정보통신과학과)

초록
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본 논문에서는 도서관이나 대형서점의 서고에서 일반인들인 보고난 도서가 제자리에 있지 않아 이를 사서가 찾아야 할 시 문제점이었던 직접 탐색을 제어탐색으로 행할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 영상처리 기술을 적용하고자 한다. 즉, 현재는 사서가 제자리에 꽃혀 있지 않은 도서를 찾기 위해 전체 서고를 직접 탐색해야 하는 문제가 있었다. 이 같은 문제를 영상카메라에 의해 촬영된 영상에서 도서의 경계 영역을 에지연산자와 Hough 변환을 적용하여 찾는다. 이후 추출된 도서들의 경계 영역으로부터 투영에 의한 히스토그램을 생성하여 이로부터 타이틀 영역을 추출하고 도서명의 문자수, 저자명의 문자수, 출판사명의 문자수 그리고 이의 나열 순서 등을 토대로 도서가 있을 수 있는 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 곡선적합과 회귀직선 추출 등을 통해 도서위치 최종 후보 영역을 추출할 수 있었으며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we will show that a control search methodology is a alternative method of a sequential search which is difficult in finding books for arrangement at library or a bookstore when books are out of place. To solve the problem of the sequential search, we apply a edge operator and the Houg...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 이를 위해 에지연산자[8, 9]와 Hough변환[10, 11]에 의해 도서의 경계영역을 추출한다. 그 후X, Y축 프로젝션에 의해 형성된 히스토그램으로부터 도서 명의 문자 수, 저자 명의 문자수 등과 같은 타이틀 영역의 특징들을 추출하여 찾고자 하는 도서의 후보 영역을 추정해주는 방법을 개발하고자 한다. 끝으로 곡선적합과 회귀직선 추출 등을 통해 유일한 최종 후보 영역을 추정해주고자 하며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
  • 그 후X, Y축 프로젝션에 의해 형성된 히스토그램으로부터 도서 명의 문자 수, 저자 명의 문자수 등과 같은 타이틀 영역의 특징들을 추출하여 찾고자 하는 도서의 후보 영역을 추정해주는 방법을 개발하고자 한다. 끝으로 곡선적합과 회귀직선 추출 등을 통해 유일한 최종 후보 영역을 추정해주고자 하며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
  • 본 논문에서는 일반 도서관이나 대형 서점에서 열람자가 보고 난 도서를 제자리에 반환하지 않아 발생하는 사서들의 단순하고 지루한 직접 탐색을 영상 처리에 의해 제어 탐색할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 영상카메라가 획득한 서고영상에 대해 도서들의 경계를 에지연산자와 Hough변환에 의해 추출하였다.
  • 이 같은 문제를 해결키 위해 영상 처리를 적용하여 도서가 위치해 있을 후보 영역을 알려준다면 영상 처리의 적용 분야 확장과 도서관의 도서관리 측면에서도 유익한 일이 아닐 수 없다. 즉, 본 논문은 일반 열람실에서 열람자가 제자리로 도서를 반환치 않아 이를 찾기 위해 사서가 서고의 곳곳을 찾아다녀야 하는 단순하고 지루한 직접 탐색 (sequential search) 작업을 영상 처리에 의해 해당 도서가 있을 만한 후보 영역을 알려주어 제어탐색(controlled search)을 행할 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
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참고문헌 (11)

  1. IAPR Workshop on Machine Vision Application, Anually Opened Int'l Conference 

  2. 양영규 외, 영상처리관련논문집, 한국전자통신연구원 영상처리연구부 발행, 2000 

  3. Biometrics System, ETRI Anual Final Report, 2000 

  4. W. S. Wijesoma, M. Mingrning, E. Sung, 'Selecting Optimal Personalized Features for On-line Signature Verification Using GA,' in Proc. SMC 2000, Vol.4, pp.2740-2745, 2000 

  5. T. Wessels and C. W. Omlin, 'A Hybrid System for Signature Verification,' in Proc, IJCNN 2000, Vol.5, pp.509-514, 2000 

  6. ITS, ETRI Anual Final Report, 2000 

  7. Yukaki Akiyama and Minoru Ito, 'Book Recognition from Color Images of Book Schelves,' IAPR Workshop on Machine Vision Application, pp.17-19, Nov., 1998 

  8. 김태균, 최형진, 화상처리기초, 정익사, 1990 

  9. Martin D. Levine, Vision in Man and Machine, McGraw-Hill, 1985 

  10. M. Tomimage, K. Kato, K. Murakami and H. Koshimizu, 'Fine Line Detection at Specified Angle by Extended Hough Transform,' Proc, of IEICE, General Conf., D-12-6, 1997 

  11. M. Morimoto, T. Shakunaga, S. Akamatsu and Y. Suenaga, 'A High-Resolution Hough Transform Using Variable Filter,' Trans. on IEICE, D-II, Vol.J 75-D-II, No.9, 1992 

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