KCI우수등재
퍼지 트리 분류기를 이용한 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식 = Poorly Printed Hangul Recognition Using Fuzzy Tree Classifier
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발행연도
1993
작성언어
Korean
KDC
028
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1609-1618(10쪽)
제공처
본 논문에서는 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식을 위하여 특징으로 그물 눈 특징을 비롯하여 교차 수 특징, 윤곽 길이 특징, 주변 영역 특징, 연결 화소 특징 그리고 압축 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자를 사용하고, 분류기로 단일 단계 분류기인 가장 가까운 이웃 분류기, 일반적인 트리 분류기, 그리고 전역 학습 기능을 갖는 퍼지트리 분류기를 사용하여 비교 실험한 결과를 소개한다.
잡영이 섞인 인쇄체 한글 인식 실험을 통하여, 다양한 통계적 특징 가운데 압축 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자 특징이 전반적으로 우수한 성능을 보여주었으며, 단일 단계 분류기인 가장 가까운 이웃 분류기는 57.1%의 인식률을 갖고, 일반적인 트리 분류기는 95.3%의 인식률을 갖는데 반하여, 전역 학습 기능을 갖는 퍼지 트리 분류기는 99.8%의 인식률을 가짐으로서 구현된 퍼지 트리 분류기가 잡영을 포함하는 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
In this paper, we describe comparative experimental results for the recognition of poorly printed Hangul. The features considered are mesh, crossing counts, contour line lengths, peripheral areas, connective pixels, and the Fourier descriptors of the contours of the condensed pattern, and the classifiers considered are nearest-neighbour classifier which is a single-stage classifier, conventional tree classifier, and fuzzy tree classifier with global training capability.
It is shown in noisy printed Hangul recognition experiments that, among various statistical features, Fourier descriptors of the contours of the condensed pattern has superior performance in average. The recognition rates for the nearest-neighbour classifier, conventional tree classifier, and fuzzy tree classifier with global training capability were 57.1%, 95.3%, and 99.8%, respectively. This indicates that the fuzzy tree classifier implemented is very effective choice for the recognition of poorly printed Hangul with noises.
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