본 논문에서는 영문 필기체 단어인식을 위한 은닉마르코프모델과 다층퍼셉트론 결합기법을 제안하였다. 명확한 분할기반 은닉마르코 모데을 설계한 다음 가중치 기법을 이용해서 이를 내제적 분할기반 다층퍼셉트론과 결합시켰다. 서로 독립넉인 분류기일 수록 상호 보완능력이 크기때문에 은닉마르코프모델의 경우 가능한한 다층퍼셉트론과는 다르게 분류동작을 할 수 이도록 설계하였다. 또한 기존에 소개된 다양한 결합방식에 더불어 새로운 결합확률은 제안하였다. 제안된 방식에 따라 캐나다 콘코디아대한 CENPARMI 연구소의 수표 데이터베이스 인식을 시도해 본 결과 기존 결과에 비해 상당히 개선된 결과 즉, 월별 단어 인식에서는 87.3%, 금액 단어인식에서는 92.2%의 성능을 나타내었다. 특히 영문금액단어 인식에 있어서는 무제약 영문 수표 데이터베이스를 대상으로 지금까지 논문에 보고된 성능 중에서 최고의 성능을 보였다.
A combining scheme of HMM (hidden Markov model) and MLP (multi-layer perceptron) for English handwritten word recognition is presented in thes paper. We have designed an explicit segmentation based HMM, and combined it with an implicit segmentation based MLP using weighting eoefficients. the main idea of this methodology is that more distinct classifier as well as conventional combining schemes. Experiments were conducted with month word and legal word databases of CENPARMI and improved perfomances of 87.3% for 21 month word classes and 92.2% for 32 legal word classes have been achieved.
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