KR102208683B1 - 문자 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

문자가 포함된 저품질의 입력 이미지로부터 문자를 인식하는 방법 및 그 장치가 제공 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 인식 방법은 입력 이미지에서 특징 값을 추출 하는 단계, 상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 단계, 상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 단계, 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 단계, 및 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

문자 인식 방법 및 그 장치{Character recognition method and apparatus thereof}

본 발명은 문자 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 문자가 포함 된 저품질의 입력 이미지, 즉 즉 외부 요인에 의하여 문자 부분이 오염되거나 문자 구성이 불균일한 비정형적 형태를 가진 입력 이미지를 인식하는 방법 및 그 방법이 적용 된 장치에 관한 것이다.

문자 인식 방법은 크게 패턴 정합법(pattern matching)과 구조 분석법(structure analysis)으로 분류할 수 있다. 전자는 주로 인쇄 문자의 인식에, 후자는 주로 필기문자의 인식에 사용된다. 양자의 중간적인 문자인식 방식으로 특징 정합법(feature matching) 및 획 분석법(stroke analysis) 등이 있으며, 각각의 용도나 목적에 맞추어 구분하여 사용하고 있다.

한편, 강재, 목재 등 자재의 표면에 표시된 문자를 인식해야 하는 경우, 종래의 문자 인식 방법은 적용되기 어렵다. 자재의 표면이 종이와 달리 고르지 않거나, 공정의 특성상 글자 부분이 부식되거나 오염, 손상되는 변수가 많기 때문이다. 또한, 도트(dot) 타각(打刻) 문자도 상당수를 차지하고 있어 문자의 형태가 다양하다. 따라서, 자재의 표면에 표시된 문자가 포함 된 이미지 등 문자 표시 상태가 좋지 않은 이미지로부터 문자를 인식하는 방법의 제공이 요구 된다.

한국 공개 특허 제2014-0007764호

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 문자가 포함된 저품질의 입력 이미지로부터 문자를 인식하는 방법 및 그 장치를 제공 하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는 문자가 포함된 입력 이미지의 특징 값을 이용하여 문자의 폰트를 판정하고, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 한 후, 문자 영역 이미지를 판정 된 폰트에 포함된 각 문자 템플릿과 비교하고, 비교 결과를 이용하여 문자를 인식하는 방법 및 그 장치를 제공 하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 이미지 내의 문자가 도트 타입(dot type)으로 표시 된 경우에도 그 문자를 인식 할 수 있는 방법 및 그 장치를 제공 하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 확인 방법은 입력 이미지에서 특징 값을 추출 하는 단계, 상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 단계, 상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 단계, 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 단계, 및 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 단계를 포함한다.

상기 특징 값을 추출 하는 단계는, 상기 입력 이미지에서 고품질의 에지(edge)를 추출 하기 위하여 상기 입력 이미지에 대하여 소정의 보정 루틴을 적용 하는 단계, 및 상기 입력 이미지에서 에지(edge)를 추출 하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 적용 폰트를 결정하는 단계는, 상기 추출 된 에지를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정 하는 단계, 및 상기 문자의 크기 및 획의 굵기에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 적용 폰트를 결정하는 단계는, 상기 추출 된 에지 중 원형 에지가 기 지정 된 개수 이상 존재 하는 경우, 도트 타입 폰트로 판정 하는 단계, 인접한 원형 에지를 그룹화 하는 단계, 하나의 그룹에 속한 각각의 원형 에지를 구성하는 픽셀의 좌표를 이용하여 각 문자의 크기를 결정 하는 단계, 각각의 원형 에지의 지름을 이용하여 도트의 굵기를 결정 하는 단계, 및 상기 문자의 크기 및 도트의 굵기에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 도트 타입 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 유사도를 연산하는 단계는, 상기 문자 영역 이미지의 크기를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지의 크기와 일치시키는 단계를 포함할 수 있다.

상기 유사도를 연산하는 단계는, 상기 문자 영역 이미지와 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지 사이의 픽셀 값 일치 비율을 연산 하여 유사도를 연산하는 단계, 및 상기 문자 영역 이미지가 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부에 의하여 상기 유사도를 조정하는 단계를 포함할 수도 있다.

상기 구분 하는 단계는, 상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보 중 자간, 장평, 폰트 이미지 넓이 및 폰트 이미지 높이를 이용하여 상기 입력 이미지에 문자 분리 가이드 라인을 설정 하는 단계, 및 상기 문자 분리 가이드 라인을 기준으로 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 확인 방법은 폰트 특징 정보를 이용하여, 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 단계, 상기 문자 영역 이미지를 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 단계, 및 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 단계를 포함한다. 이 때, 상기 유사도를 연산하는 단계는, 상기 문자 영역 이미지가 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부를 반영하는 단계를 포함한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치는, 입력 이미지에서 특징 값을 추출 하는 이미지 특징 추출부, 상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 문자에 대한 적용 폰트를 결정 하는 폰트 결정부, 상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 문자 영역 구획부, 및 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하고, 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 문자 결정부를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 상기 문자 인식 장치는 상기 문자 영역 이미지에 대하여 소정의 화질 보정용 이미지 프로세싱을 수행하고, 이미지 프로세싱이 완료된 상기 문자 영역 이미지를 이진화(binarization)를 수행하며, 이진화 된 상기 문자 영역 이미지를 상기 문자 결정부에 제공하는 문자 결정부를 더 포함할 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 자재의 표면에 표시된 문자가 포함 된 이미지 등 문자 표시 상태가 좋지 않은 이미지로부터 문자를 인식할 수 있는 효과가 있다. 특히 문자 표시 부분에 오염이 존재하거나, 구성이 균일하지 않은 비정형적 문자일 경우에도 효과적으로 인식할 수 있는 효과가 있다.

또한, 도트 타입(dot type)으로 표시된 문자가 포함 된 이미지로부터 문자를 인식할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 인식 방법의 순서도이다.
도 3은 도 2에 도시된 문자 인식 방법 중 일부 단계에서 수행 되는 이미지 구분의 결과를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 문자 인식 방법 중 일부 단계를 상세히 설명하기 위한 상세 순서도이다.
도 5는 도 2에 도시된 문자 인식 방법 중 일부 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 도 2내지 도 5를 참조하여 설명한 방법이 수행 된 결과 표시되는 사용자 인터페이스의 일 예이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치의 블록도이다.
도 9는 도 8에 표시된 문자 인식 장치의 일부 블록에 대한 상세 블록도이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 명세서에서 로직(LOGIC) 또는 루틴(ROUTINE)은 프로세서에 의하여 수행 될 수 있는 일련의 명령어(OPERATION)를 의미하며, 특정 프로그래밍 언어에 의하여 작성 된 것으로 한정 되지 않는다.

먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 문자 인식 방법 및 그 장치가 인식 할 수 있는, 문자가 포함된 이미지 및 그 인식 결과를 제시 한다.

이미 언급 된 바와 같이, 목재, 판재, 강재 등 자재의 표면에 그 자재의 일련 번호 등 관련 정보가 타각(打刻)될 수 있다. 타각 되는 문자는 연결 된 획으로 구성된 일반 문자일 수 있으나, 타각의 효율성을 위하여 도트 타입(dot type)의 문자일 수도 있다. 또한, 공정에 발생한 여러 상황에 따라 타각 된 글자가 비정형적 형상을 가질 수도 있다. 또한, 자재의 표면이 종이와 달리 고르지 않거나, 공정의 특성상 글자 부분이 부식되거나 오염, 손상될 수도 있다. 도 1은 도트 타입으로 문자가 타각 된 자재의 표면을 촬영한 이미지(10)를 표시 한다.

본 발명의 실시예들은 도 1에 도시된 것과 같은 이미지(10)로부터 문자를 인식(20) 할 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예들을 설명한다. 다만, 본 발명의 실시예들이 도 1에 도시된 것과 같은 타각 된 문자를 인식하거나, 도트 타입의 문자를 인식하는 것으로만 한정되지는 않으며, 본 발명의 실시예들은 문자를 인식 하는 방법에 포함 된 각각의 동작 또는 문자를 인식 하는 장치의 구성을 기준으로 이해 되어야 한다.

도 2를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 인식 방법을 설명한다. 도 2에는 입력 이미지가 이미 생성 된 경우에 대한 순서도가 기재되어 있으나, 본 실시예는, 문자가 프린트 되어 있거나 문자가 타각 되어 있는 피사체를 촬영 하여 상기 입력 이미지를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 본 실시예는, 촬영 된 이미지를 디스플레이 하는 단계 및 사용자로부터 디스플레이 된 이미지 상의 문자 표시 영역을 지정 받는 단계를 더 포함할 수도 있다. 문자 표시 영역을 사용자로부터 지정 받은 경우, 상기 문자 표시 영역에서만 문자를 인식함으로써 문자 인식의 오류 발생 가능성을 낮출 수 있다.

상기 입력 이미지에서 특징 값(feature)이 추출 된다(S100). 추출 된 상기 특징 값은 상기 입력 이미지에 문자의 폰트(font)를 결정하는데 기초 자료로 사용 될 수 있다(S102). 상기 특징 값을 추출하기 전에, 상기 입력 이미지에서 상기 특징 값이 잘 추출 될 수 있도록, 상기 입력 이미지에 대한 선처리(pre-process)가 수행 될 수 있다. 예를 들어, 상기 선처리는 레벨 조정(level adjusting)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 색상을 밝게 하고 명암 대비를 조정할 수 있다.

본 실시예에서는, 이미지의 특징 값으로 사용 되는 다양한 요소들이 추출 될 수 있다. 예를 들어, 상기 입력 이미지의 에지(edge), 또는 윤곽선(contour)이 추출 될 수 있다. 또한, 상기 입력 이미지를 구성하는 각 픽셀의 색상 값에 대한 히스토그램(histogram)이 연산 될 수 있다.

추출 된 상기 입력 이미지의 에지는 상기 입력 이미지에 포함된 각 문자(character)의 크기를 결정하는데 사용 될 수 있다. 일반적으로, 문자의 외곽선은 주위와 비교하여 현저한 색상 변화를 구성하므로, 문자가 포함된 이미지에 대하여 소정의 에지 추출 로직을 적용하면 문자의 외곽선이 에지를 형성하게 된다. 따라서, 한 획(stroke)이 하나의 문자를 구성하는 숫자(0~9) 및 소문자 i, j 제외한 알파벳에 대하여는, 하나의 에지가 차지하는 영역이 곧 문자의 영역인 것으로 간주 된다. (또한 도트형태의 문자 포함한 획으로 구성된 문자도 입력 이미지 품질에 따라 분리될 수 있으므로 에지의 간격이 기준 값 이내일 경우 같은 문자영역으로 간주한다.)

본 명세서에서, 에지는 인접한 픽셀들로 구성 된, 끊기지 않은 기준 개수 및 크기 이상의 픽셀의 집합을 지칭한다.

추출된 에지에 대하여 위치 보정이 수행 될 수 있다. 예를 들어, 에지의 아웃라인(outline) 제거 및 평행성 보정 또는 기울기 보정 등이 수행 될 수 있다.

문자의 크기는 넓이와 높이로 정의 될 수 있다.

예를 들어, 하나의 에지가 차지하는 픽셀의 x축 최소 좌표가 30이고, x축 최대 좌표가 100이며, y축 최소 좌표가 100이고 y축 최대 좌표가 200이라면, 상기 연결 된 에지가 가리키는 문자의 크기는 가로 70, 세로 100인 것으로 결정 될 수 있을 것이다.

한글, 한자, 알파벳 소문자 i, j 및 기타 문자의 경우, 2 이상의 획이 하나의 문자를 구성한다. 이런 경우라도, 하나의 문자를 구성하는 획들은 서로 인접하게 될 것이다. 이러한 성질을 이용하여, 소정의 기준을 만족하는 정도로 인접한 에지들로 구성 된 에지 그룹은 하나의 문자를 구성하는 것으로 간주하고, 상기 에지 그룹이 차지 하는 영역이 곧 문자의 영역인 것으로 간주 된다.

예를 들어, 제1 에지가 차지하는 픽셀의 x축 최소 좌표가 40이고, x축 최대 좌표가 70이며, y축 최소 좌표가 48이고 y축 최대 좌표가 108이며, 상기 제1 에지와 함께 하나의 문자를 구성하는 제2 에지가 차지하는 픽셀의 x축 최소 좌표가 74이고, x축 최대 좌표가 84이며, y축 최소 좌표가 40이고 y축 최대 좌표가 115라면, 제1 에지와 제2 에지가 구성하는 문자의 크기는 가로 44, 세로 75인 것으로 결정 될 것이다.

한편, 문자의 개수가 복수인 경우, 각 문자의 크기는 서로 다르게 결정 될 수 있다. 이러한 경우, 각 문자 크기의 평균치를 사용할 수 있다.

추출 된 상기 입력 이미지의 에지는 상기 입력 이미지에 포함된 각 문자를 구성하는 획(stroke)의 굵기를 결정하는 데에도 사용 될 수 있다. 에지는 각 획의 윤곽선으로 볼 수 있으므로, 에지를 구성하는 각 픽셀의 좌표를 분석하여 획의 굵기가 얻어질 수 있다. 획의 굵기에도 오차가 발생하는 등의 이유로 각 획마다 차이가 발생할 수 있다. 이러한 경우, 각 획의 굵기의 평균치를 사용할 수 있다.

문자의 크기 및 획의 굵기가 얻어지면, 기 저장 된 각 폰트의 폰트 형상 정보 중 상기 문자 크기 및 획의 굵기에 부합하는 것이 있는 지 조회 한다. 이를 위해, 본 실시예는 인식하고자 하는 각 폰트의 폰트 형상 정보를 미리 저장 하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 폰트 형상 정보에는 폰트 타입, 자간, 장평, 문자 크기 정보, 획 굵기 정보(도트 타입 폰트의 경우, 도트 굵기 정보) 등이 포함 될 수 있다. 상기 폰트 타입은 도트 타입인지 여부를 가리킨다.

문자 촬영 거리에 따라 문자의 크기가 달라질 수 있으므로, 일부 실시예에 따르면 입력 이미지에 포함된 문자의 크기와 획의 굵기 사이의 비율이 적용 폰트를 결정하기 위한 팩터(factor)로써 더 사용될 수 있다. 예를 들어, 입력 이미지의 문자 넓이와 획의 굵기 사이의 비율이 15:1이고, 문자 높이와 획의 굵기 사이의 비율이 18:1으로 측정 된 경우, 폰트 형상 정보에서 이러한 비율에 부합하는 것이 있는지 조회할 수 있다.

정리하면, 본 실시예에서 입력 이미지에서 에지 등 특징 값을 추출 하는 단계(S100)와, 상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 단계(S102)가 수행 되고, 상기 적용 폰트를 결정하는 단계는, 상기 추출 된 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정 하는 단계와, 상기 문자의 크기 및 획의 굵기에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정 하는 단계는, 추출 된 각 에지 중 기 정의 된 최소 길이에 미달 하는 길이를 가지는 에지를 노이즈 처리 하는 단계와, 노이즈 처리 되지 않은 각각의 에지를 구성하는 픽셀의 좌표를 이용하여 각 문자의 크기 및 획의 굵기를 결정 하는 단계를 포함할 수 있다.

본 실시예에서, 입력 이미지의 색상 값에 대한 히스토그램이 문자의 외곽선을 나타내는 에지를 보다 정확하게 추출하는데 적용될 수 있다. 문자의 각 획이 동일하거나 유사한 색상으로 구성되고, 하나의 획은 동일 또는 유사 색상으로 구성 되는 이상, 문자 색상은 히스토그램에서 높은 도수를 가질 것이다. 이러한 점을 이용하여, 상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중, 상기 히스토그램에서 소정 값 이상의 비율을 차지하는 색상 값을 가지는 문자 구성 후보 픽셀과 그 인접 픽셀들을 대상으로, 에지를 추출할 수 있다. 이러한 경우, 문자의 외곽선이 아닌 곳에서 에지가 추출 되어, 상기 에지가 문자의 외곽선으로 다루어지고, 그 결과 문자의 크기가 잘못 결정 되는 것을 방지할 수 있다.

이하, 입력 이미지에 도트 타입의 문자가 포함 된 경우의 본 발명의 일 실시예에 따른 폰트 결정 방법에 대하여 설명한다.

상기 입력 이미지에 도트 타입의 문자가 포함 된 경우라면, 각 도트의 외곽선이 에지를 형성하게 된다. 따라서, 도트 타입 문자를 포함한 이미지에 대하여 에지 추출 로직을 적용하면, 원형의 에지가 복수 개 추출 될 것이다. 예를 들어, 20개의 도트로 구성 된 제1 문자와 18개의 도트로 구성 된 제2 문자가 포함 된 이미지에 대하여 에지 추출 로직을 적용하면, 원형의 에지가 38개 추출 될 것이다. 따라서, 본 실시예에서는 에지 추출의 결과 원형의 에지가 기 지정 된 개수 이상 존재 하는 경우, 상기 적용 폰트가 도트 타입 폰트 중 하나인 것으로 판정한다.

상기 도트의 형상은 원형인 것이 대부분이나, 도트의 형상은 비(非)원형, 예를 들어 사각형, 삼각형 등일 수도 있다. 이러한 경우 본 실시예는 동일한 형상의 에지가 기 지정된 개수 이상 존재 하는 경우, 적용 폰트를 도트 타입 폰트로 판정 하는 것으로 일반화 될 수 있다.

하나의 문자를 구성하는 도트들은 서로 소정의 기준에 부합하는 정도로 인접할 것이므로, 서로 인접한 도트들로 하나의 그룹을 형성하고, 형성 된 도트 그룹이 차지하는 영역을 이용하여 상기 도트 그룹이 가리키는 문자의 크기를 결정할 수 있을 것이다.

예를 들어, 하나의 도트 그룹에 포함 된 각 도트의 외곽선 에지가 차지하는 픽셀의 x축 최소 좌표가 30이고, x축 최대 좌표가 100이며, y축 최소 좌표가 100이고 y축 최대 좌표가 200이라면, 상기 도트 그룹이 가리키는 문자의 크기는 가로 70, 세로 100인 것으로 결정 될 수 있을 것이다.

추출 된 상기 입력 이미지의 에지는 상기 입력 이미지에 포함된 각 문자를 구성하는 도트의 굵기를 결정하는 데에도 사용 될 수 있다. 에지는 각 도트의 윤곽선으로 볼 수 있으므로, 에지를 구성하는 각 픽셀의 좌표를 분석하여 도트의 굵기가 얻어질 수 있다. 도트의 굵기에도 오차가 발생하는 등의 이유로 각 도트마다 차이가 발생할 수 있다. 이러한 경우, 각 도트의 굵기의 평균치를 사용할 수 있다.

문자 촬영 거리에 따라 문자의 크기가 달라질 수 있으므로, 일부 실시예에 따르면 입력 이미지에 포함된 문자의 크기와 도트의 굵기 사이의 비율이 적용 폰트를 결정하기 위한 팩터(factor)로써 더 사용될 수 있다. 예를 들어, 입력 이미지의 문자 넓이와 도트 굵기 사이의 비율이 22:1이고, 문자 높이와 획의 굵기 사이의 비율이 28:1으로 측정 된 경우, 폰트 형상 정보에서 이러한 비율에 부합하는 것이 있는지 조회할 수 있다.

정리하면, 적용 폰트를 결정하는 단계는, 인접한 원형 에지를 그룹화 하는 단계와, 하나의 그룹에 속한 각각의 원형 에지를 구성하는 픽셀의 좌표를 이용하여 각 문자의 크기를 결정 하는 단계와, 각각의 원형 에지의 지름을 이용하여 도트의 굵기를 결정 하는 단계와, 상기 문자의 크기 및 도트의 굵기에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 도트 타입 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 설명 된 동작을 거쳐 입력 이미지에 포함된 문자에 적용 된 폰트가 결정 되면, 상기 적용 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 한다(S104). 이미 언급한 바와 같이, 상기 폰트 형상 정보에는 자간 및 장평 정보와, 각 문자의 크기 정보가 포함 되어 있으므로, 에지의 추출을 통해 이미 구한 각 문자의 영역 정보에 상기 자간 및 장평 정보를 더 반영 하여 도 3에 도시 된 것과 같은 문자 분리 가이드 라인(30)이 상기 입력 이미지에 설정 될 수 있다. 그 후, 상기 문자 분리 가이드 라인을 기준으로 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분할 수 있다.

다음으로, 각각의 문자 영역 이미지 별로 어떠한 문자인지 인식하는 단계가 수행 된다(S106). 이 때, 이미 적용 폰트는 결정 된 바 있으므로, 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하여, 상기 유사도를 바탕으로 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정 한다. 이하, 도 4를 참조하여 보다 자세히 설명한다.

먼저, 인식의 정확도를 높이기 위하여 상기 문자 영역 이미지에 대하여 이미지 전처리가 수행 된다. 선명도를 높이는 등의 일련의 이미지 처리가 수행 되고, 이진화(binarization)가 수행 될 수 있다(S160). 이진화에 의하여, 문자 영역 이미지는 0 또는 1의 픽셀 값을 가지게 된다.

다음으로, 상기 문자 영역 이미지의 크기를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지의 크기와 일치시킨다(S162).

다음으로, 상기 문자 영역 이미지와 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지 사이의 픽셀 값 일치 비율을 연산 하여 유사도를 연산한다(S164). 상기 문자 영역 이미지의 크기와 상기 문자 템플릿 이미지의 크기가 일치하므로, 동일한 위치의 픽셀 간의 픽셀 값이 1:1 매치 될 수 있다. 문자 템플릿 이미지 역시 0, 1의 픽셀 값을 가지는 픽셀들로 구성 된 것으로 전제한다.

다음으로, 상기 문자 영역 이미지가 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부에 의하여 상기 유사도를 조정한다(S166). 이하, 도 5를 참조하여, 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 동작을 보다 자세히 설명한다.

도 5에는 5X8(넓이X높이) 픽셀로 구성 된 가상의 문자 영역 이미지 및 특정 폰트의 ‘0’ 템플릿이 도시 되어 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 인식 대상 폰트에 대한 정보로써, 이미 설명한 폰트 형상 정보 이외에, 각 문자의 템플릿 이미지 및 특징 요건 정보가 더 저장 될 수 있다. 도 5에는 숫자 ‘0’에 대한 템플릿 이미지(36) 및 특징 요건 정보(37)가 도시 되어 있다. 특징 요건 정보(37)는 해당 문자로 인식 되기 위하여, 문자 영역 이미지 중 특정 영역의 픽셀 값이 만족해야 하는 요건(condition)을 의미한다.

먼저, 문자 영역 이미지(35)와 숫자 ‘0’에 대한 템플릿 이미지(36)의 픽셀 값의 유사도가 연산 된다. 이 때, 동일한 위치의 픽셀들끼리, 픽셀 값의 일치 여부를 판정 하고, 픽셀 값이 일치하는 픽셀의 비율이 상기 유사도가 될 수 있다. 다음으로, 문자 영역 이미지(35)가 숫자 '0'에 대한 템플릿의 특징 요건을 만족하는지 여부에 대한 평가가 수행 된다.

도 5에는 숫자 ‘0’에 대한 가상의 특징 요건으로 3가지가 예시되고 있다. 제1 특징 요건은 제1 영역(31)의 픽셀이 모두 0일 것을 요구한다. 인식 대상인 문자 영역 이미지(35)의 경우, 이 조건을 만족하지 못한다. 제2 특징 요건은 제2 영역(32)의 픽셀 중 적어도 하나는 1일 것을 요구한다. 문자 영역 이미지(35)의 경우, 이 조건을 만족한다. 제3 특징 요건은 제3 영역(33)의 픽셀 중 적어도 하나는 1일 것을 요구한다. 문자 영역 이미지(35)의 경우, 이 조건을 만족한다. 즉, 도 5에 도시된 사안의 경우, 문자 영역 이미지(35)가 제1 특징 요건 만을 만족 시키지 못했으므로, 이미지 간의 비교를 통하여 연산 된 상기 유사도에서, 제1 특징 요건에 부여 된 수치가 차감 되거나, 제1 특징 요건에 부여 된 비율만큼 감점 될 수 있다.

즉, 각 문자 템플릿은 복수의 특징 요건을 가질 수 있고, 각각의 특징 요건은 서로 다른 정도의 중요도를 가질 수 있으며, 그 결과 특징 요건을 만족하지 못하는 경우, 유사도에서 차감 되는 수치 또는 비율이 특징 요건 마다 서로 다르게 할당 될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 특징 요건의 만족 시 기 연산 된 유사도가 증가 될 수도 있다. 즉, 상기 문자 영역 이미지가 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부에 의하여 상기 유사도를 조정할 때, 특징 요건 불만족 시 유사도를 차감하거나, 특징 요건 만족 시 유사도를 증가시킬 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 특징 요건으로, 특정 영역에 대한 픽셀 값 일치 여부가 사용 될 수 있다. 예를 들어, 숫자 '0'의 문자 템플릿은, 픽셀 값이 '0'일 것(예를 들어 흰색을 의미)을 요하는 영역(31), 픽셀 값이 '1'일 것(예를 들어 검은색을 의미)을 요하는 영역(32, 33)을 상기 특징 요건으로 가질 수 있다. 이 때, 상기 특징 요건에 대한 평가 결과는, 문자 영역 이미지(35)가 영역(31, 32, 33) 내의 지정 된 픽셀 값을 어느 정도 만족 시켰는지에 의하여 연산 될 수 있다. 이 때, 상기 평가 결과는 만족, 불만족의 2가지로만 결정 되는 것이 아니라, 만족 정도에 따라 조정 수치를 결정할 수 있다. 상기 조정 수치는 + 값을 가질 수도 있고, - 값을 가질 수도 있다. 상기 조정 수치는 기 연산 된 상기 유사도에 반영 된다. 본 실시예에 따르면, 문자 프린트 또는 타각 상태가 비정형적인 경우에도 유연하게 문자 인식이 가능하도록 하는 효과가 있다.

하나의 문자 영역 이미지(35)는 적용 폰트에 포함된 모든 문자에 대하여 상기 유사도를 산정할 수 있다. 그 결과 가장 높은 유사도를 가지는 문자가 상기 문자 영역 이미지에 표시된 문자인 것으로 인식 할 수 있을 것이다(S168).

다시, 도 2로 돌아가서 설명한다. 상기 설명한 문자 영역 이미지에 대한 문자 인식 동작은 입력 이미지에 포함 된 모든 문자 영역 이미지에 대하여 반복 수행 된다. 그 결과, 입력 이미지에 포함 된 모든 문자를 인식 할 수 있다.

본 실시예에 따른 문자 인식 방법은, 입력 이미지의 특징 값에 의하여 적용 폰트를 확인하고, 입력 이미지를 문자 영역 이미지로 분리하며, 각 문자 영역 이미지를 적용 폰트의 문자 템플릿과 일일이 비교하여, 각 문자 템플릿과의 유사도 랭킹을 통해 문자를 인식함으로써, 입력 이미지에 문자가 표시 된 상태가 나쁘더라도 문자를 정확하게 인식 할 수 있는 효과가 있다. 또한, 도트 타입의 문자라도, 에지 추출을 통해 복수의 도트를 정확하게 인식하여 도트 타입의 폰트임을 인지하고, 도트 타입의 폰트 형상 데이터 및 각 문자에 대한 이미지, 특징 요건과의 비교를 통해 문자를 정확히 인식할 수 있는 효과가 있다.

인식된 문자 또는 문자열은 디스플레이 되거나, 저장 되거나, 네트워크 인터페이스를 통하여 외부 장치로 송신 될 수 있다(S108). 본 실시예에 따른 문자 인식 방법이 적용 된 장치는 도 6에 도시된 것과 같은 사용자 인터페이스를 제공 할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 입력 이미지를 확인할 수 있도록 디스플레이 하는 영역(40), 인식 된 결과를 확인할 수 있도록 텍스트가 디스플레이 하는 영역(50) 및 인식 된 결과를 처리 하기 위한 메뉴 영역(60)을 포함할 수 있다. 사용자는 상기 사용자 인터페이스를 통해, 자재 표면에 표기 되거나 타각 된 자재 관련 정보의 촬영, 인식, 인식 결과 관리까지를 일괄적으로 처리할 수 있다.

도 7을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치를 설명하기로 한다. 본 실시예에 따른 문자 인식 장치(70)는 파지가 편리하도록 손잡이가 구비 된 핸드헬드(hand-held) 단말일 수 있다. 문자 인식 장치(70)에는 이미지를 센싱하는 이미지 센싱부(71) 및 도 6에 도시 된 것과 같은 사용자 인터페이스를 디스플레이 하는 내장 디스플레이(72) 및 제어부(미도시), 저장부(미도시), 네트워크 인터페이스(미도시)를 포함할 수 있다. 상기 제어부에는 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 실행 하는 프로세서 및 상기 컴퓨터 프로그램의 실행 코드를 저장하는 저장 수단이 구비 된다.

도 8을 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치를 설명하기로 한다. 본 실시예에 따른 문자 인식 장치(100)는, 예를 들어 노트북 피씨, 데스크톱 피씨, 태블릿 피씨, 스마트 폰 등의 단말 장치일 수 있다. 본 실시예에 따른 문자 인식 장치(100)는, 이미지 획득부(102), 비휘발성 메모리 또는 HDD 등의 보조 저장 장치로 구성 되는 저장부(104), 외부 장치와 네트워크를 통하여 연결 되어 데이터를 송수신 하는 네트워크 인터페이스(108), 디스플레이(110) 및 문자 인식부(106)를 포함할 수 있다.

이미지 획득부(102)는, 예를 들어 렌즈와 이미지 센서 및 구동 컨트롤러를 포함할 수 있다. 이미지 획득부(102)는 렌즈를 통해 인입 된 광 신호를 디지털 데이터로 변환하여, 입력 이미지를 생성하여 문자 인식부(106)에 제공 한다.

문자 인식부(106)에는 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 실행 하는 프로세서 및 상기 컴퓨터 프로그램의 실행 코드를 저장하는 저장 수단이 구비 되며, 이미지 획득부(102)로부터 제공 된 입력 이미지에서 문자를 인식하여, 인식 된 문자를 가리키는 디지털 출력 데이터를 생성한다. 문자 인식부(106)는 상기 디지털 출력 데이터가 저장 되도록 저장부(104)에 저장하거나, 상기 디지털 출력 데이터가 디스플레이 되도록 디스플레이(110)에 제공하거나, 상기 디지털 출력 데이터가 외부 장치에 송신 되도록 네트워크 인터페이스(108)에 제공할 수 있다.

도 9를 참조 하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치를 설명하기로 한다. 도 9에 도시 된 문자 인식 장치(106)는 도 8에 도시 된 문자 인식 장치에 하나의 구성 요소로 채용 될 수도 있다. 이에 따라, 도 8에는 문자 인식부(106)로 지칭 되어 설명 된 바 있다. 도 9에 도시 된 바와 같이, 본 실시예에 따른 문자 인식 장치(106)는 이미지 특징 추출부(160), 폰트 저장부(161), 폰트 결정부(162), 문자 영역 구획부(163), 이미지 보정부(164) 및 문자 결정부(165)를 포함할 수 있다.

이미지 특징 추출부(160)는 입력 이미지를 제공 받아 특징 값을 추출한다. 상기 특징 값은, 예를 들어 에지, 색상에 대한 히스토그램 등일 수 있다.

폰트 저장부(161)는 인식을 지원하는 폰트에 대하여, 폰트 형상 정보 및 각 문자의 템플릿을 저장한다. 상기 문자 템플릿은, 문자의 이미지 및 문자의 특징 요건에 대한 정보를 포함한다. 상기 폰트 형상 정보에는 폰트 타입, 자간, 장평, 문자 크기 정보, 획 굵기 정보(도트 타입 폰트의 경우, 도트 굵기 정보) 등이 포함 될 수 있다. 상기 폰트 타입은 도트 타입인지 여부를 가리킨다.

폰트 결정부(162)는 상기 특징 값과 폰트 저장부(161)로부터 제공 받은 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 문자에 대한 적용 폰트를 결정한다.

문자 영역 구획부(163)는 상기 적용 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 한다.

이미지 보정부(164)는 상기 문자 영역 이미지에 대하여 소정의 화질 보정용 이미지 프로세싱을 수행하고, 이미지 프로세싱이 완료된 상기 문자 영역 이미지를 이진화(binarization)를 수행하며, 이진화 된 상기 문자 영역 이미지를 문자 결정부(165)에 제공한다.

문자 결정부(165)는 상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하고, 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정한다.

도 9의 각 구성요소는 소프트웨어(software) 또는, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만 상기 구성요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성요소로 구현할 수도 있다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문자 인식 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다. 도 9의 문자 인식 장치(106)는 도 10에 도시 된 것과 같은 하드웨어 구조로 구현 될 수 있다.

도 10을 참조하면, 본 실시예에 따른 데이터 처리 장치(200)는 시스템 버스(202), 프로세서(212), RAM(Random Access Memory)(210), 스토리지(204), 외부 장치와의 통신 또는 입출력 장치와의 연결을 위한 인터페이스부(206) 및 디스플레이(208)를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 문자 인식 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램 코드는 스토리지(204)에 저장되어 RAM(210)에 로드 되고 프로세서(212)에 의해 실행될 수 있다. 상기 컴퓨터 프로그램 코드의 실행 결과, 문자 인식 결과를 가리키는 출력 데이터가 RAM(210) 또는 스토리지(204)에 저장 되거나, 네트워크 인터페이스(206)를 통하여 외부 장치에 송신 되거나, 디스플레이(208)를 통해 표시 될 수 있다.

지금까지 도 1 내지 도 10을 참조하여 설명된 본 발명의 개념은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록 된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

1. 입력 이미지에서 특징 값을 추출하는 단계;
   상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 단계;
   상기 적용 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분하는 단계;
   상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 단계; 및
   상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 단계를 포함하되,
   상기 적용 폰트를 결정하는 단계는,
   상기 추출된 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정하는 단계; 및
   상기 문자의 크기, 상기 획의 굵기, 및 상기 문자의 크기와 상기 획의 굵기 사이의 비율에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
2. 삭제
3. 제1 항에 있어서,
   상기 입력 이미지에서 특징 값을 추출하는 단계는,
   상기 입력 이미지에서 에지(edge)를 추출하는 단계를 포함하고,
   상기 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정하는 단계는,
   추출 된 각 에지 중 기 정의 된 최소 길이에 미달 하는 길이를 가지는 에지를 노이즈 처리하는 단계; 및
   노이즈 처리 되지 않은 각각의 에지를 구성하는 픽셀의 좌표를 이용하여 각 문자의 크기 및 획의 굵기를 결정하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 에지를 추출 하는 단계는,
   상기 입력 이미지의 색상 히스토그램을 생성 하는 단계; 및
   상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중, 상기 히스토그램에서 소정 값 이상의 비율을 차지하는 색상 값을 가지는 문자 구성 후보 픽셀과 그 인접 픽셀들을 대상으로, 상기 에지를 추출 하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 입력 이미지에서 특징 값을 추출 하는 단계는,
   상기 입력 이미지에서 에지(edge)를 추출 하는 단계를 포함하고,
   상기 적용 폰트를 결정하는 단계는,
   상기 추출 된 에지 중 원형 에지가 기 지정 된 개수 이상 존재 하는 경우, 도트 타입 폰트로 판정 하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 적용 폰트를 결정하는 단계는,
   인접한 원형 에지를 그룹화 하는 단계;
   하나의 그룹에 속한 각각의 원형 에지를 구성하는 픽셀의 좌표를 이용하여 각 문자의 크기를 결정 하는 단계;
   각각의 원형 에지의 지름을 이용하여 도트의 굵기를 결정 하는 단계; 및
   상기 문자의 크기 및 도트의 굵기에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 도트 타입 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 유사도를 연산하는 단계는,
   상기 문자 영역 이미지의 크기를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지의 크기와 일치시키는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
8. 제1 항에 있어서,
   상기 유사도를 연산하는 단계는,
   상기 문자 영역 이미지와 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 이미지 사이의 픽셀 값 일치 비율을 연산 하여 유사도를 연산하는 단계; 및
   상기 문자 영역 이미지가 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부에 의하여 상기 유사도를 조정하는 단계를 포함하는,
   문자 인식 방법.
9. 제8 항에 있어서,
   상기 적용 폰트의 문자 템플릿은 제1 특징 요건 및 제2 특징 요건을 가지고,
   상기 유사도를 조정하는 단계는,
   상기 문자 영역 이미지가 상기 제1 특징 요건을 만족하지 못한 경우 연산 된 유사도에서 제1 수치를 차감하고, 상기 제2 특징 요건을 만족하지 못한 경우, 연산 된 유사도에서 상기 제1 수치와 다른 값인 제2 수치를 차감하는,
   문자 인식 방법.
10. 제8 항에 있어서,
    상기 특징 요건은, 특정 영역의 픽셀 값이 만족해야 하는 요건인,
    문자 인식 방법.
11. 제1 항에 있어서,
    상기 구분 하는 단계는,
    상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보 중 자간 및 장평을 이용하여 상기 입력 이미지에 문자 분리 가이드 라인을 설정 하는 단계; 및
    상기 문자 분리 가이드 라인을 기준으로 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분 하는 단계를 포함하는,
    문자 인식 방법.
12. 입력 이미지에 표시된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 단계;
    상기 적용 폰트의 폰트 특징 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분하는 단계;
    상기 문자 영역 이미지를 각 문자 템플릿과 비교하여, 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하는 단계; 및
    상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 유사도를 연산하는 단계는,
    상기 문자 영역 이미지가 각 문자 템플릿의 특징 요건을 만족하는 지 여부를 반영하는 단계를 포함하고,
    상기 적용 폰트를 결정하는 단계는,
    상기 입력 이미지로부터 추출된 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정하는 단계; 및
    상기 문자의 크기, 상기 획의 굵기, 및 상기 문자의 크기와 상기 획의 굵기 사이의 비율에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는 단계를 포함하는,
    문자 인식 방법.
13. 제1항, 제3항 내지 제12 항 중 어느 한항의 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록 된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
14. 입력 이미지에서 특징 값을 추출하는 이미지 특징 추출부;
    상기 특징 값과 각 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여 상기 입력 이미지에 표시된 문자에 대한 적용 폰트를 결정하는 폰트 결정부;
    상기 적용 폰트의 폰트 형상 정보를 이용하여, 상기 입력 이미지를 각각의 문자 영역 이미지로 구분하는 문자 영역 구획부; 및
    상기 문자 영역 이미지를 상기 적용 폰트의 각 문자 템플릿과 비교하여 상기 문자 영역 이미지의 각 문자 템플릿에 대한 유사도를 연산하고, 상기 유사도를 이용하여 상기 문자 영역 이미지에 대응하는 문자를 결정하는 문자 결정부를 포함하되,
    상기 폰트 결정부는,
    상기 추출된 특징 값을 이용하여 상기 입력 이미지에 표시 된 각 문자의 크기 및 문자를 구성하는 획의 굵기를 결정하고,
    상기 문자의 크기, 상기 획의 굵기, 및 상기 문자의 크기와 상기 획의 굵기 사이의 비율에 부합하는 폰트 형상 정보를 가진 폰트를 상기 적용 폰트로 결정하는,
    문자 인식 장치.
15. 제14 항에 있어서,
    상기 문자 영역 이미지에 대하여 소정의 화질 보정용 이미지 프로세싱을 수행하고, 이미지 프로세싱이 완료된 상기 문자 영역 이미지를 이진화(binarization)를 수행하며, 이진화 된 상기 문자 영역 이미지를 상기 문자 결정부에 제공하는 이미지 보정부를 더 포함하는,
    문자 인식 장치.

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