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      신뢰도 지수를 사용한 인쇄체 및 필기체 숫자인식 = Recognition of Printed and Handwritten Numerals using Reliability Factor Based on Modularized Neural Networks

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      https://www.riss.kr/link?id=A82690059

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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      The reliability factor based on neural networks is proposed for recognizing printed and handwritten digit characters. Five feature sets are extracted from the binary input images and assigned to the three subnetworks, each having a group of specialized feature sets respectively as their inputs. The reliability factor is applied to a modularized neural network for output voting. In winner take-all voting method, the result of subnetwork having the highest RF value is selected as output and thus the error rate can be further reduced by selecting the reliable result.
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      The reliability factor based on neural networks is proposed for recognizing printed and handwritten digit characters. Five feature sets are extracted from the binary input images and assigned to the three subnetworks, each having a group of specialize...

      The reliability factor based on neural networks is proposed for recognizing printed and handwritten digit characters. Five feature sets are extracted from the binary input images and assigned to the three subnetworks, each having a group of specialized feature sets respectively as their inputs. The reliability factor is applied to a modularized neural network for output voting. In winner take-all voting method, the result of subnetwork having the highest RF value is selected as output and thus the error rate can be further reduced by selecting the reliable result.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract 1
      • Ⅰ. 서론 2
      • Ⅱ. 특징 추출 3
      • 1. 인식 시스템의 개요 3
      • 2. 복합특징 추출 3
      • Abstract 1
      • Ⅰ. 서론 2
      • Ⅱ. 특징 추출 3
      • 1. 인식 시스템의 개요 3
      • 2. 복합특징 추출 3
      • Ⅲ. 모듈화된 신경회로망 인식기 4
      • 1. 여러 가지 신뢰도 지수 정의 4
      • 2. 모듈화된 신경회로망의 구성 및 선택법(voting) 6
      • 3. 계층적 RF에 의한 인식 7
      • Ⅳ. 실험 결과 및 분석 8
      • 1. 부신경망들에 대한 인식실험 9
      • 2. 최고치 RF선택에 의한 인식실험 분석 10
      • 3. 여러 가지 RF에 따른 인식 성능의 분석 12
      • Ⅴ. 결론 13
      • 참고 문헌 14
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