언어적, 경험적 제약을 이용한 한국어 문자 인식 후처리 기법 = A Postprocessing Method for Korean Optical Character Recognition using Linguistic and Heuristic Constraints
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발행연도
1997
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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25-31(7쪽)
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To improve a prunning speed of Korean OCR(Optical Character Recognition), three heuristics are used in our system as referential selection of candidate words, distance function to cut off low priority candidate words and prunning by viable-prefixes of Korean words. And also for the recognition rate, we use such information as the distribution of two adjacent parts of speech, the recognition reliability of a candidate syllable vector from OCR, the probability of parts of speech in texts. When the system fails to get a possible word whose spelling is correct and whose reliability is greater than the critical value from candidate words, the confusion matrix which reflects the error characteristics of OCR system is applied to correct the recognized words. Finally, the selected words are refined or confirmed by the context as collocation of words. The experimental result shows that the time for postprocessing is almost linear, not exponential, to the length of a word. The system improves the word recognition rate from 90.83% to 95.97% although the previous system improves the rate from 90.83% to 94.43%.
더보기이 논문은 3가지 휴리스틱스로서 문자 인식기의 인식 신뢰도에 기반한 후보 어절 선택, 가능성이 희박한 후보 어절을 제거하는 거리 제약 함수, 그리고 한국어 어절의 viable-prefix를 이용한 가지치기(prunning) 등을 이용하여 한국어 문자 인식 시스템의 후처리 속도를 증가시켰다. 또한 언어적 지식인 품사간의 결합 확률과 단어의 사용빈도 및 문자 인식기가 제공하는 인식 신뢰도를 이용하여 인식률을 향상시켰다. 그리고 후보 어절 집합에 한국어 맞춤법에 맞으면서도 임계 신뢰도를 넘는 어절이 없으면, 문자 인식기의 오류 특성을 반영한 음절 혼동 행렬을 이용하여 인식 결과를 교정한다. 마지막으로 최종 선택한 어절과 좌우 어절의 연관 관계를 분석하여 서로 양립할 수 없을 때에는 인식 시스템의 오류 특성을 이용하여 교정한다. 이 논문에서 제시한 후처리기는 기존 후처리기[9]보다 처리 속도를 28.08% 개선하였다. 그리고 어절 인식률이 90.83%인 문자 인식 결과를, 기존 시스템이 94.43%로 향상시키는 데 대해 이 논문이 제시한 시스템은 95.97%로 향상하였다. 그리고 실험 결과 시스템의 처리속도는 어절 길이의 지수로 증가하지 않고 선형적으로 증가했다.
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