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학습 패턴 감소 알고리즘을 이용한 필기체 숫자의 오프라인 인식
방상완(S.W.Bang),최재호(J.H.Choi),조범준(B.J.Cho) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서 학습 패턴 감소 역전파 알고리즘으로 학습시킨 다중 신경회로망을 이용하여 필기체 숫자의 오프라인 인식 방법과 문자 영상의 문자 영상의 특징 벡터의 유클리드 거리로 인식하는 방법으로 필기체 숫자에 적용하여 인식률을 비교하였다. 그 결과, 유클리드 거리로 인식하는 방법의 인식률이 91.5%였고, 신경회로망을 이용한 방법이 96.5%의 인식률로 더 우수한 인식률을 나타내었다. 이러한 결과는 유클리드 거리로 인식하는 방법은 변형이 심한 패턴에 대해서는 잘 적응하지 못함을 나타내고 신경회로망을 적용한 방법이 변형이 심한 문자들과 잡음이 섞인 패턴에 대해 잘 적용하고 있음을 나타낸다.
구조적 표기 방법을 이용한 오프라인 필기 한글 인식에 관한 연구
정양권(Y K Jung),박영춘(Y.C.Park),조범준(B.J Cho) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1
본 논문에서는 오프라인 필기한글을 인식하기 위하여 구조적인 표현 방법을 제안하였다. 구조적 표현은 전처리를 거쳐 추출된 문자영상의 화소를 추적하여 자소 상관 관계를 구한후 자소를 다시 정의된 기본 모델로 분할하여 문자를 표현 하는 방법으로 자소 단위의 인식에 비하여 변형 흡수능력이 좋으며, 필기 변형에 대한 학습이 용이하다. 인식은 자소 구성 기본 요소의 조합에 의하여 얻어진 후보 문자들 중에서 매칭값이 가장 좋은 것으로 한다. 실험은 5인이 쓴 500자에 대하여 이루어 졌는데 Top인식률은 81.4%이며, 매칭값의 순에 따라 후보문자를 5자 생성하였을 때의 인식률은 89.3%를 보였다.