KCI등재
퍼지 멤버쉽 함수로 최적화된 LVQ를 이용한 패턴 분류 모델 = Pattern Classification Model using LVQ Optimized by Fuzzy Membership Function
저자
김도현(Do-Hyeon Kim) ; 강민경(Min-Kyeong Kang) ; 차의영(Eui-Young Cha)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
573-583(11쪽)
제공처
패턴인식은 전처리 과정에서 패턴들의 특징을 추출하고 이를 학습을 통하여 유사한 패턴들끼리 클러스터링을 한 다음 식별 과정을 거쳐 인식하게 된다. 본 연구에서는 OCR 시스템에서의 패턴 인식을 위한 패턴 분류 모델로서 퍼지 멤버쉽 함수를 도입하여 LVQ 학습 알고리즘을 최적화한 F-LVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization)를 제안한다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 한글 및영어 22종의 글꼴에 대한 숫자 데이타 220개 패턴을 학습한 후 이를 다양한 형태로 변형시킨 4840개의 테스트 패턴에 대하여, 기존의 여러 가지 패턴 분류 모델과의 비교 분석을 통해 그 유효성과 강인성을 증명하였다.
더보기Pattern recognition process is made up of the feature extraction in the pre-processing, the pattern clustering by training and the recognition process. This paper presents the F-LVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization) pattern classification model which is optimized by the fuzzy membership function for the OCR(Optical Character Recognition) system. We trained 220 numeric patterns of 22 Hangul and English fonts and tested 4840 patterns whose forms are changed variously. As a result of this experiment, it is proved that the proposed model is more effective and robust than other typical LVQ models.
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