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Neocognitron 방식을 이용한 인쇄체 한글 문자인식에 관한 연구
김화룡(H.R.Kim),박영환(Y.H.Park),방승양(S.Y.Bang) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
본 논문에서 구현한 한글인식 시스템은 네오코그니트론의 기본 아이디어를 사용한 것으로 자음인식 신경회로망과 모음인식 신경회로망을 기본으로하여, 이들 신경회로망들이 6가지의 한글구조에 따라서 적절히 결합되어 있는 복수개의 신경회로망으로 이루어져 있다. 인식과정은 입력층에 자극패턴이 주어지면 각각의 형태별 신경회로망에서 첫 번째 S-세포층은 아주 기본적인 지역적 특징을 추출하고 두 번째 S-세포층은 전단계에서 추출한 지역적 특징들을 조합함으로 가능한 보다 전역적(global)인 특징들을 추출한다. 결과적으로 가장 적합한 출력을 발생하는 신경회로망의 출력이 입력층에 주어진 자극패턴의 자모에 대응하는 코드가 된다. 인식시 형태분류 오류를 줄이기 위하여 하위 단계에서의 오류가 상위층으로 전파되지 못하도록 특징추출 세포들끼리는 상호억제 작용을 한다. 실제 인식 실험에서 401자의 한글문자를 사용하여 96.7%의 인식율을 얻었다. 그러나 상당히 복잡한 연결구조, 학습패턴의 선정이 용이하지 않은점, 다양한 파라미터의 조정과정 등이 개선되어야 더 효율적인 인식 시스템이 될 수 있다.
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네오코그니트론 방식의 신경회로망을 이용한 한글 문자 인식
김화룡(H R. Kim),방승양(S. Y. Bang) 한국정보과학회 1991 정보과학회논문지 Vol.18 No.3
이 논문에서는 네오코그니트론 방식의 신경회로망을 이용한 한글 문자 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 각 한글 형태에 대응되는 6개의 신경회로망으로 구성된다. 각 신경회로망은 그 문자 형태에 따른 고유한 지역적(local) 특징들을 고려하여 별도로 학습시킨다. 이 시스템은 네오코그니트론 원리를 썼기 때문에 약간의 위치나 잡음에도 강한 특징을 갖고 있다. 이 시스템에서는 인식률을 높이기 위하여 특징을 포착하는 노드 사이에 상호억제(lateral inhibition) 등의 새로운 아이디어를 추가하였다. 문자의 인식은, 우선 각 형태마다 제일 출력이 큰 것을 후보자로 택하고 6개의 후보자 중에서 제일 큰 것을 선택함으로써 이루어진다. 전처리를 거친 401개의 고딕 한글 문자에 대하여 실험한 결과 96.7%의 인식률을 얻었다. This paper presents a Hangeul recognition system for printed characters using a modified Neocognitron. The proposed system consists of six neural networks operating in parallel. Each network corresponding to one of six Hangeul character types is trained with the local features found in the characters. It recognizes characters correctly in the presence of shifts in position and can also recognize noisy characters by adjusting the cell's selectivity parameter. In order to enhance the recognition rate, lateral inhibition among feature extracting cells is implemented in the recognition stage. When recognizing a character, each network outputs a candidate code and its corresponding matching score. The network with the highest matching score wins and its output is selected for the code of the input character. This system has been tested with frequently used 401 printed Hangeul characters in thinned Gothic font and achieved 96.7% correct recognition.
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