자소 탐색에 기반한 온라인 한글 인식 = On-line Hangul Character Recognition based on Letter-Spotting Technique

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 정상적인 필순의 한글 필기에서 가능한 모든 자소를 독립적으로 찾는 자소 탐색 방법에 의하여 글자를 인식하는 방법을 제안한다. 은닉 마르코프 모델에 기반한 탐색 모델을 각 자소별로 설계하고, 자소 탐색 방법을 기술한다. 그리고 글자 인식은 자소 탐색 결과에서 최적의 자소 조합을 찾는 격자 탐색 문제로 정의한다. 실험 결과에 의하면 매우 간단한 인식 구조에도 불구하고 자연스럽게 쓴 필기 87.78％를 인식해내었다. 본 방법의 핵심은 정확한 자소 경계를 찾는데 있는데, 이를 위한 탐색 모델의 설계와 두 단계 탐색 알고리즘에 대하여 중점적으로 기술한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents an approach to on-line Hangul character recognition based on the letter spotting technique. Utilizing the regular writing order, the three types of letters are located in an input character by matching letter spotting models. Character recognition is defined as the search for the best legal combination of letters, which is performed over the lattice of letter hypotheses. Experimental results show the performance up to 87.78％ for normal writing style despite the simplicity of the recognition architecture. The primary concern of the approach lies in the detection of letter boundaries which are highly nontrivial when it comes to cursive script.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 필기 모형
• 3. 자소 탐색 모형
• 4. 자소 탐색
• 5. 격자 탐색
• 6. 실험 결과
• 7. 결론
• 참고문헌
• 저자소개