영상이 다른 영상을 포함하고 있는 경우, 이득 영상의 인치 여부를 판단하는 부분 영상 매칭 방법은 대부분 자연 영상을 대상으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 자연 영상이 아닌 텍스트 영상을 매칭하는데 효과적인 두 가지 기법, 즉 메쉬 기반 방법과 상관성 기반 방법을 제안하고자 하다. 메쉬 기반 방법은 두 영상의 일치하는 모서리론 찾은 후 겹치는 영역에 대한 메쉬 특징을 이용하여 유사 여부를 판단하는 것으로, 일치 영역 검색 단계와 유사성 측정 단계로 구성된다. 상관성 기반 방법은 FFT를 이용하여 두 영상의 상관성을 계산함으로써 유사도를 측정한다. 우편 자동화 시스템에서 텍스트 영상을 검증하는 분야에 세안 방법을 적용한 견과, 메쉬 기반 방법은 $90.1\%$, 상관성 기반 방법은 $92.7\%$의 성능을 나타내었다.
The sub-mage matching problem in which one image contains some part of the other image, has been mostly investigated on natural images. In this paper, we propose two sub-image matching techniques: mesh-based method and correlation-based method, that are efficiently used to match text images. Mesh-based method consists of two stages, box alignment and similarity measurement by extracting the mesh feature from the two images. Correlation-based method determines the similarity using the correlation of the two images based on FFT function. We have applied the two methods to the text verification in a postal automation system and observed that the accuracy of correlation-based method is $92.7\%$ while that of mesh-based method is $90.1\%$.
