[논문 리뷰] Arabic Character Segmentation Using Projection Based Approach with Profile's Amplitude Filter

M.A. Mousa, Mohammed S. Sayed외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 04.

Handwritten Text Recognition Techniques참고 문헌 9인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 기울어진 글자체 처리의 정확도를 향상시키기 위해 프로파일의 진폭 필터와 에지 검출을 통합한 투영 기반 아랍 문자 분할 방법을 제안한다. 수직 및 수평 투영을 활용하고 진폭 필터링을 적용하여 문자 경계를 탐지함으로써 다양한 인쇄된 아랍 문자 폰트에서 강건한 성능을 발휘하며, 복잡한 레이아웃에서도 분할 오류를 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

Arabic is one of the languages that present special challenges to Optical character recognition (OCR). The main challenge in Arabic is that it is mostly cursive. Therefore, a segmentation process must be carried out to determine where the character begins and where it ends. This step is essential for character recognition. This paper presents Arabic character segmentation algorithm. The proposed algorithm uses the projection-based approach concepts to separate lines, words, and characters. This is done using profile's amplitude filter and simple edge tool to find characters separations. Our algorithm shows promising performance when applied on different machine printed documents with different Arabic fonts.

연구 동기 및 목표

• 기울어진 글자체로 인해 문자 경계 탐지가 어려운 아랍어 OCR 문제를 해결한다.
• 다양한 폰트를 가진 기계 인쇄된 아랍 문서에 대해 신뢰할 수 있는 분할 파이프라인을 개발한다.
• 기존의 투영 방법과 진폭 필터링을 융합하여 분할 정확도를 향상시킨다.
• 에지 검출 및 프로파일 분석을 통해 문자 분리 시 거짓 긍정 및 오정렬을 최소화한다.
• 다양한 아랍어 폰트 스타일과 문서 레이아웃에서도 일관된 성능을 유지할 수 있도록 한다.

제안 방법

• 아랍 텍스트 이미지의 문자, 단어, 줄 경계를 추정하기 위해 수직 및 수평 투영 프로파일을 활용한다.
• 프로파일의 진폭 필터를 적용하여 투영 프로파일 내 진폭 변화를 강조함으로써 문자 간 간격 탐지 능력을 향상시킨다.
• 간단한 에지 검출 기법을 사용하여 분할 지점을 정밀하게 조정하고 잠재적 경계를 검증한다.
• 투영 품질 향상을 위해 이진화 및 노이즈 감소 등의 사전 처리 단계를 적용한다.
• 투영 분석과 진폭 임계값을 조합하여 동적으로 문자 분리 지점을 식별한다.
• 필터링된 프로파일을 사용하여 투영 곡선의 국소 최소값을 찾아 가능성이 높은 문자 경계를 위치한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프로파일의 진폭 필터링은 기울어진 아랍어 텍스트의 문자 분할 정확도를 향상시키는가?
• RQ2 투영 기반 분석과 에지 검출의 조합은 다양한 아랍어 폰트에서 문자 경계를 식별하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 기존의 투영 기반 기법과 비교해 볼 때 제안된 방법은 분할 오류를 어느 정도 감소시키는가?
• RQ4 다양한 폰트 스타일을 가진 기계 인쇄된 아랍어 문서에 적용했을 때 이 방법은 강건한 성능을 유지하는가?
• RQ5 진폭 필터링은 노이즈 또는 레이어링 아티팩트와 진짜 문자 간격을 효과적으로 구분할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 다양한 폰트를 가진 기계 인쇄된 아랍어 문서에서 높은 분할 정확도를 달성한다.
• 프로파일의 진폭 필터 통합으로 거짓 긍정 분할 지점이 크게 감소한다.
• 다양한 아랍어 폰트 유형과 문서 레이아웃 전반에서 일관된 성능을 보인다.
• 에지 검출은 특히 조밀하거나 겹치는 문자 영역에서 경계 탐지 신뢰도를 향상시킨다.
• 복잡한 기울어진 구조를 처리하는 데 있어 전통적인 투영 기반 방법보다 성능이 뛰어나다.
• 부분적인 레이어링이나 밀도 높은 간격 조건에서도 문자 분할을 성공적으로 수행한다.