• Title, Summary, Keyword: 문자인식

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Detailed Recognition of Similar Characters Based on Optimum Linear Transform (최적선형변환에 의한 유사문자의 상세분류인식)

  • 김형원;김성원;양윤모
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.493-495
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    • 2001
  • 본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

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문자인식에 관한 연구

  • Lee, Gwang-Ro;Jeong, Hui-Seong;Kim, Myeong-Won
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.4 no.2
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    • pp.124-142
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    • 1989
  • 인간의 정보교환이나 기록의 매체로써 인간사회에서 중요한 문자는 시간이 경과함에따라 사용량이 비약적으로 증가해 왔으며, 앞으로도 증가 추세는 더욱 가증될 전망이다. 이러한 계속적인 정보의 증가는 활자를 매체로 하는 수용 한계를 넘어, 이미 computer를 활용하지 않으면 안되게 되었다. 특히, 기존의 문서화 되어있는 필요한 많은 data와 나날이 늘어나는 정보의 양을 database화 하여, 원하는 정보를 신속히 찾아내기 위해서는 기존의 key board를 이용하여 사람의 손으로 입력하는 방법보다 신속하고 정확한 입력장치개발이 요구된다. 이러한 data입력장치의 개발이 선행되지 않는다면 computer의 정보처리 속도와 연산속도가 아무리 향상되어도 효율적인 정보처리를 이룩할 수 없을것이다. 그러므로 이러한 것을 실현하기 위해서는 먼저 문자의 인식이 필요불가결하다. 본 논문에서는 문자인식의 현황과 문제점을 제시함으로써 효율적이고 경제적인 문자인식 sysyem 구축에 도움이 되기 바라며 이하 OCR(Optical Character Recognition)의 역사와 발전, 문자인식 방법과 문자인식 system의 구성, On-line 문자인식과 Off-line 문자인식에 관하여 논하고 결론을 맺는다.

Character Segmentation Using Side Profile Pattern (측면 윤곽 패턴을 이용한 접합 문자 분할법)

  • 정민철
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.260-263
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    • 2003
  • 본 연구에서는 접합 문자를 분할하는 알고리듬을 소개한다. 문자 인식기는 문자를 인식하기 위해 문자 분할을 전 처리 단계에 필요로 하는데, 문자 분할은 높은 수행력을 위해 문자 인식 결과를 필요로 한다. 이 딜레마를 해결하기 위해서는 문자 분할과 문자 인식, 이 두 문제를 동시에 해결하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문자 분할 전에 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 인식하고 문자를 분할하는 새로운 문자 분할 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 문자 분할 알고리즘은 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 문자 분할 전에 인식하기 위해 측면 윤곽을 정의하고, 그 히스토그램을 구해 프로토타입에 있는 단일 문자의 측면 윤곽 히스토그램과 비교 계산하여 가장 적은 거리차를 가지는 단일 문자를 분할 문자의 일차 후보로 내정하여, 분할 비용을 가지고 접합문자를 분할한다.

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A Study on Character Recognition using Connected Components Grapheme (연결성분 자소를 이용한 문자 인식 연구)

  • Lee, Kyong-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.157-160
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    • 2017
  • 본 연구에서는 한글 문자 인식을 수행하였다. 한글 인식을 수행하되 고딕 인쇄체 문자를 대상으로 하였고, 자소 단위 인식을 통한 인식을 수행하되 기존 한글 문자 인식 연구에서 사용하는 자음과 모음 단위의 자소가 아닌 연결성분을 이용하여 인식하는 새로운 자소를 이용하였다. 새로운 자소들은 끝점, 2선 모임점, 3선 모임점, 4선 모임점의 특징을 추출하고 특징에 의해 자소를 인식하는 데이터베이스를 구성하여 자소를 인식하게 하였다. 또한 연결 성분을 반영한 새로운 자소로 고딕 인쇄체 문자를 인식하므로 추출된 자소를 6가지로 분류하였고, 6가지 자소에 의해 구성되는 92가지 문자 구조를 제안하고 이에 따른 문자를 데이터베이스를 구축하였고, 자소의 무게 중심을 이용한 분포를 이용하여 제안된 구조를 통하여 데이터베이스를 이용한 문자인식을 수행하였다.

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A Study on Machine Printed Character Recognition Based on Character Type Classification (문자형식 분류 기반의 인쇄체 문자인식에 관한 연구)

  • 임길택;김호연
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.40 no.5
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    • pp.266-279
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    • 2003
  • In this paper, we propose machine printed character recognition methods which utilize the character type information and divide the character clusters. The characters are subdivided into a total of seven types, of which six types are for Hangul according to the grapheme combination fashions and one type for English characters, numerals, and symbols. According to the character type, we separate input character image into several recognition units and recognize them by using the direction angle feature. The recognition for each character type is completed by combining recognition units which are recognized by neural networks respectively For combining a total of seven character recognizers, we implemented seven methods such as switching method, integrating method, and their several variants. As experimental results, we obtained 98.2% recognition rate of simple switching method, 90.54% of integrating one, and between 97.35% and 98.65% of five variants.

Machine Printed Character Recognition Based on the Combination of Recognition Units Using Multiple Neural Networks (다중 신경망을 이용한 인식단위 결합 기반의 인쇄체 문자인식)

  • Lim, Kil-Taek;Kim, Ho-Yon;Nam, Yun-Seok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.7
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    • pp.777-784
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    • 2003
  • In this Paper. we propose a recognition method of machine printed characters based on the combination of recognition units using multiple neural networks. In our recognition method, the input character is classified into one of 7 character types among which the first 6 types are for Hangul character and the last type is for non-Hangul characters. Hangul characters are recognized by several MLP (multilayer perceptron) neural networks through two stages. In the first stage, we divide Hangul character image into two or three recognition units (HRU : Hangul recognition unit) according to the combination fashion of graphemes. Each recognition unit composed of one or two graphemes is recognized by an MLP neural network with an input feature vector of pixel direction angles. In the second stage, the recognition aspect features of the HRU MLP recognizers in the first stage are extracted and forwarded to a subsequent MLP by which final recognition result is obtained. For the recognition of non-Hangul characters, a single MLP is employed. The recognition experiments had been performed on the character image database collected from 50,000 real letter envelope images. The experimental results have demonstrated the superiority of the proposed method.

Hanguel Character Learning System by Beauty Evaluation front Standard Character Pattern (표준 문자 패턴과의 미적 평가를 통한 한글 문자 익히기 시스템)

  • Han, K.H.;Cho, D.U.;Jun, B.M.
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1653-1656
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    • 2000
  • 필기체 서체 인식은 온라인 문자 인식 시스템에서 주로 사용되는 시스템이다. 또한 오프라인 문자 인식 시스템은 문자 인식에만 초점이 맞추어져 있는 상황이다. 본 논문에서는 오프라인 방식으로 기초의 문자 인식에만 머물던 시스템을 문자 익히기까지 행할 수 있는 시스템으로 확장하는 방법을 제안 하고자 한다. 이를 위해 신명조체 80포인트에 대한 표준문자패턴을 생성하고, 유사도함수를 정의하며 이를 통해 입력 문자 패턴과의 유사성을 계산하여 문자 익히기를 행하고자 한다.

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Nonlinear Character Segmentation and Recognition Using Topographic Features in Hangul String Images (한글 문자열 영상의 지형적 특징을 이용한 비선형 문자 분할 및 인식)

  • Lee, Dong-June;Lee, Seong-Whan
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.201-206
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    • 1994
  • 문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

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Recognition of English Calling Card by Using Hierarchical Approach and Enhanced RBF Networks (계층적인 접근과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 영문 명함 인식)

  • 임은경;김광백
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.141-146
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    • 2003
  • 본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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Character Segmentation Using Side Profile Pattern (측면 윤곽 패턴을 이용한 접합 문자 분할법)

  • 정민철
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.4 no.3
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    • pp.248-251
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    • 2003
  • In this paper, a new segmentation method of machine printed character string with arbitrary length is proposed. Character recognition requires character segmentation as a previous step. However character segmentation itself requires a character recognition capability for less error segmentation. It is necessary to attack both these problem simultaneously. It is proposed that a new recognition-based segmentation method, which recognizes a character in touching characters with help of defined side-profiles. The match of ‘side-profiles of touching characters' with ‘side-profiles of prototypes' gives single character candidates in touching characters. It segments touching characters according to cutting costs.

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