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자모 결합 유형을 이용한 적은 어휘에서의 필기 한글 단어 인식
진유호(Yu Ho Jin),김호연(Ho Yeun Kim),김인중(In Jung Kim),김진형(Jin Hyung Kim) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.28 No.1
필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은수의 어휘로 제한되었을 때 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 사전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. There are two kinds of approaches in handwritten word recognition. One is recognition by character segmentation and character recognition, while the other is lexicon-driven approach that compares the input image with word models directly. The latter is effective especially when we want to recognize words from a small vocabulary. This paper proposes a lexicon-driven handwritten Hangul word recognition method, which recognizes the input image by sequential grapheme spotting and finding the optimal combination of the graphemes. The input image is recognized by matching with every word in the lexicon. A word is represented by a sequence of graphemes in writing order, while an image is represented by a set of strokes. The graphemes of a word are searched from the set of strokes, one by one. At every step, an expectation region for the target grapheme is estimated from the previous matching state and the type of the target grapheme. The grapheme is searched only within the expectation region by the grapheme spotter, which gives a number of grapheme hypotheses composed of groups of strokes and their efficiency, we organized the lexicon into trie and adopted dynamic programming technique to find the optimal word matching. We also proposed some heuristics to reduce the lexicon and the search space in order to increase the recognition speed. The proposed method can recognize unconstrained handwritten words. Moreover, it is applicable to the environment in which the lexicon may change, because it uses dynamic lexicon. The efficiency of the proposed method was confirmed by the experiment, in which the recognition rate was 98.54% for 613 word images from 39 classes.
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