Performance Comparison of Various Features for Off-line Handwritten Numerals Recognition and Suggestion for Improving Recognition rate for Using Majority Voting

오프라인 필기체 숫자인식을 위한 특징 비교 및 다수결 투표를 사용한 성능향상 방안

  • 권영일 (강원대학교 컴퓨터 정보통신공학과) ;
  • 하진영 (강원대학교 컴퓨터 정보통신공학과)
  • Published : 2003.10.01

Abstract

오프라인 필기체 숫자 인식에서 다양한 변형을 잘 흡수 할 수 있는 효율적인 특징을 찾는 것은 중요한 일이며, 본 논문에서는 이를 위해 다양한 단일특징들을 구현 하였으며, 단일 특징만으로는 만족 할 만한 성능을 기대하기 어렵기 때문에 다양한 단일 특징을 복합특징으로 구성하였다. 또한 오프라인 필기체 숫자인식에서 좋은 성능을 발휘하는 것으로 알려진 신경회로망으로 학습을 하였으며, 인식의 성능을 개선시키기 위해 효과적인 특징을 조합하여 하나의 단일 신경회로망들을 구성하고 그것을 다시 복합신경회로망으로 구성하여 성능을 실험 함으로서 성능의 향상을 볼 수 있었고, 신경회로망에 더하여 성능을 개선시키기 위해 신경회로망을 보완 할 수 있는 다수결 투표 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 신경회로망의 인식 결과를 비교 분석하여 최적의 특징을 찾아 낸 결과를 2차 다수결 투표를 사용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해서 Concorida 대학교의 CENPARIMI 숫자 데이터 베이스를 가지고 인식을 수행 하였으며. 그 결과 97.40%의 정인식률과 0.75%의 오인식률 그리고 1.85%의 거부률을 보였다.

Keywords