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문제 정의
- 따라서 최근 들어 이에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는 실정이나, 사진과 같은 복잡한 영상 내에 자연스럽게 포함된 텍스트 인식은 배경과의 구별 기준이 모호하며, 여러 종류의 다양한 잡음이 포함되어 있어 인식에 상당한 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 인식의 성능을 좌우하는 텍스트 추출에 관한 연구로써 자연영상의 텍스트 정보가 유사한 색상, 채도, 명도를 가지고 있으며 특성상 일정한 두께가 존재한다는데 착안해 SVCbCr 컬러모델과 적응적 LoG 연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 텍스트 추출 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 제안은 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 텍스트 영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 텍스트 추출 알고리즘“仞과 비교함으로써 제안 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.
- 본 논문은 인식의 성능을 좌우하는 텍스트 추출에 관한 연구로써 자연영상의 텍스트 정보가 유사한 색상, 채도, 명도를 가지고 있으며 특성상 일정한 두께가 존재한다는데 착안해 SVCbCr 컬러모델과 적응적 LoG 연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 텍스트 추출 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 제안은 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 텍스트 영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 텍스트 추출 알고리즘“仞과 비교함으로써 제안 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.
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