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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    각인 문자 인식을 위한 특징 기반의 다중 연결 다층 인식기 = Feature-based multi-chained multi-layer perceptron for the recongnition of stamped characters

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    https://www.riss.kr/link?id=T3382122

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    목차 (Table of Contents)

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    • 목 차 = i
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    • 감사의 글 = 0
    • 목 차 = i
    • 그림 목차 = iii
    • 표 목차 = vi
    • 國文 抄錄 = viii
    • ABSTRACT = x
    • 제 1 장 서론 = 1
    • 1.1 연구의 동기 및 목적 = 1
    • 1.2 연구의 동향 = 4
    • 1.3 연구의 범위 및 구성 = 11
    • 제 2 장 기존 각인 문자 인식에 관한 연구 = 13
    • 2.1 각인 문자의 정의 = 13
    • 2.2 각인 문자의 특성 및 고려 사항 = 14
    • 2.3 각인 문자의 특징 추출 방법 = 18
    • 2.4 기존 문자 인식 방법 = 26
    • 2.5 다중 인식기에 의한 문자인식 사례 = 31
    • 2.6 각인 문자 인식의 문제점 도출 = 34
    • 제 3 장 각인 문자 인식기를 위한 영상 처리 = 38
    • 3.1 각인 문자 입력 및 영상 프레임 획득 = 41
    • 3.2 경계선 추출 = 44
    • 3.3 후보 문자 영역 추출 = 55
    • 3.4 영상 분석 정규화 = 63
    • 3.5 개별 문자 영역 분할 및 추출 = 66
    • 제 4 장 각인 문자의 특징 추출 = 69
    • 4.1 특징 추출의 의미 = 69
    • 4.2 7 8의 정규화 알고리즘에 의한 메쉬 메트릭스 특징 추출 = 76
    • 4.3 6방향 12개의 특징 추출 = 78
    • 제 5 장 각인 문자 인식기의 설계 및 구현 = 84
    • 5.1 FE-MCMLP의 구성도 = 84
    • 5.2 FE-MCMLP 알고리즘 = 87
    • 5.3 인식 결과의 후처리 = 93
    • 제 6 장 실험 및 평가 = 97
    • 6.1 타이어 문자 특징 추출 실험 결과 = 98
    • 6.2 FE-MCMLP망의 학습 결과 = 108
    • 6.3 FE-MCMLP망의 인식 결과 = 117
    • 6.4 기존 타이어 인식 알고리즘의 비교 = 118
    • 6.5 최종 실험 결과 및 성능 평가 = 121
    • 6.6 실험 결과에 대한 기대 효과 = 125
    • 제 7 장 결론 = 126
    • 참고문헌 = 128
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