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문자조합 규칙 학습에 의한 온라인 한글 인식 = On - line Handwritten Hangul Recognition by Learning Character Composition Rules
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1993
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Korean
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028
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KCI우수등재
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학술저널
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305-316(12쪽)
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본 논문에서는 신경회로망 모델 다층 퍼셉트론과 적응적 패턴 분류기인 APC를 복합하여 구성한 한글 온라인 필기 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 한글 문자는 획들의 이차원 조합이라는 한글 필기에 있어서의 간단한 원칙하에 획인식 신경망과 획을 조합하여 문서를 인식하는 신경망으로 구성하였다. 획인식 신경망으로는 다층 퍼셉트론을 사용하였으며, 전처리된 방향특징들을 입력으로 받아 획에 있어서의 변형을 수용하여 여러가지 변형된 획들을 정의된 몇가지의 획으로 인식한다. 문자조합 신경망은 이렇게 인식된 획들과 획들간의 상대적인 방향 코드를 조합하여 문자를 인식하게 되는데 적응적 패턴 분류기 모델 APC를 사용하였다. 문자조합 신경망은 획순의 변형과 획인식 신경망이 잘못 인식한 획을 수용한다. 그리고 학습의 효율화를 위하여 자소, 자소간의 연결, 자소간의 상대적인 위치, 이러한 세가지 지식을 추출하여 학습을 일반화한다. 한글 990자에 대한 인식 실험 결과는 평균 96.4%의 인식률을 보였다.
더보기This paper presents an on-line handwritten Hangul character recognition method which uses 2 different neural networks. By noting the fact that Hangul characters are two dimensional composition of strokes, the recognition goes through 2 stages using Stroke Recognition Network and Character Construction Network. The Stroke Recognition Network which uses Multilayer Perceptron model receives a stroke and classifies them to one of pre-defined stroke classes. The input of this network is the direction feature vector of a stroke. The Character Construction Network which uses the Adaptive Pattern Classifier model recognizes the charactrer by receiving stroke codes and their relative position between two consecutive strokes. This network is designed to tolerate the variations of stroke orders and the misrecognition of the strokes by the previous network. A Hangul character can be represented as the structural description, i.e., a set of phonemes, and the relative position and the connection between two consecutive phonemes. Therefore, the network, by training all possible cases that may occur in handwritten characters, can demonstrate good generalization. An experiment using 990 Hangul characters showed the average recognition rate of 96.4%.
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