FUSION BASED RECOGNITION METHOD FOR HANDWRITTEN NUMERALS ON BANK SHEETS

은행 수납장표 자동인식을 위한 융합기반 필기 숫자 인식방법

지금까지 많은 필기 숫자 인식 방법들이 제안되었지만 고도의 신뢰도가 요구되는 은행 수납 장표상의 숫자 인식에 적합한 방법은 아직 발표된 것이 미미한 실정이다. 본 연구에서는 세 개의 분류기의 결과를 융합하여 100%에 가까운 신뢰도를 낼 수 있는 필기숫자 인식 시스템을 제안하였다. Karhunen-Loeve Transform(KLT)를 통하여 특징을 추출하였으며 오류 역전파 신경망(BP), LVQ를 적용한 SOFM(SOFM-LVQ)과 Weignted Several Nearest Neighbor(WSNN)을 분류기로 사용하였다. 융합을 위해서는 다수결(Majority Voting)이 아닌 만장일치제(Unanimous Voting)을 적용하여 신뢰도를 높혔다. ETL-6 DB를 사용하여 실험하였으며 실험 결과 99.95%의 높은 신뢰도를 기록하였다.