오프라인 글씨 인식을 위한 은닉 마르코프 메쉬 랜덤 필드 모델 = A Hidden Markov Mesh Random Field Model for Off-line Handwritten Character Recognition
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발행연도
1995
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1706-1715(10쪽)
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2차원 영상을 다루는데 있어 1차원 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model : HMM)의 한계가 지적됨에 따라 새로이 등장한 은닉 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Hidden Markov Mesh Random Field HMMRF) 모델은 영상의 모델링과 인식을 위한 새로운 통계적 모델이다. 이 모델은 영상이 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Malkov Mesh Random Field MMRF)에 의해 표현될 수 있다는 가정하에서 제안된 모델로서, 본 논문에서는 2차원 통계적 모델인 HMMRF 모델을 기반으로 하여 오프라인 글씨 인식을 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 HMMRF 모델이 글씨 인식의 문제에 적용되기 위해서는 디코팅(혹은 레이블링) 단계와 훈련 단계가 필요하며 본 논문에서는 관측값들에 포함되어 있는 정보를 기반으로 화소의 상태를 결정하는 디코딩 문제를 중점적으로 다루고자 한다. 이 문제에 대한 해결 방안은 HMMRF 모델에 대하여 최대 주변 사후 확률 분포 기준에 기반을 둔 "look-ahead" 기법으로 부터 유도될 수 있다.
오프라인 글씨 인식을 위한 2차원 HMMRF 모델의 유용성을 입증하기 위하여 1차원 모델과의 성능 비교가 이루어졌으며, 실험 결과 HMMRF 모델이 기존의 1차원 모델이 갖는 한계를 극복할 수 있다는 점에서 오프라인 글씨 인식 분야에서 대표적인 통계적 모델로서 확립될 수 있으리라 판단된다.
Because of some limitations of one-dimensional Hidden Markov Model(HMM) in dealing with two-dimensional images, a new statistical model, named Hidden Markov Mesh Random Field(HMMRF) model, has been proposed for image modeling and recognition In this paper, we present a new scheme for off-line handwritten character recognition based on the HMMRF model under the assumption that images can be represented by Markov Mesh Random Field(HMMRF). The application of HMMRF models to handwritten characters necessitates two phases: the decoding and learning phases. This paper is concerned with the decoding problem which is to find the pixel state given the information comprised in observations. A solution to this problem is derived from the "look-ahead" scheme based on a maximum, marginal a posteriori probability criterion for a HMMRF model.
In order to demonstrate the effectiveness of the proposed model for off-line handwritten character recognition, the performance comparison with one-dimensional models is conducted, Experimental results confirm that the HMMRF model is capable of providing desirable performance on the task of recognizing off-line handwritten characters.
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