A Study on the Implementation Methods of the MLP Recognizer for Handwritten Numerals and Non-Numerals

필기체 숫자와 비숫자의 인식을 위한 MLP 인식기의 구현 방법에 관한 연구

This paper describes the implementation methods of the MLP (mulilayer perteptrons) recognizers for numerals and non-nummerals. The MLP has known to be a very efficient classifier to recognize handwritten numerals in terms of recognition accuracy, speed, and memory requirements. The MLP in the previous researches, however, focuses on the only numeral inputs and does not pay attention to non-numeral inputs with respect to recognition accuracy, rejection rates, and other characteristics. In this paper, we present some implementation methods of the MLP in the environments that numeral and non-numerals are mixed. The MLP had been developed by three methods, and investigated with three error types introduced. The experiments had been conducted on a total of about 63,000 numerals and non-numerals. The promising method to recognize numeral and non-numerals is described in terms of the three error types.

본 논문은 MLP (multilayered perceptrons) 를 이용하여 필기체 숫자와 비숫자를 인식할 경우의 MLP 인식기의 구현 방법에 관한 것이다. MLP는 인식률 및 속도, 메모리 요구량 등에 있어서 필기체 숫자인식에 매우 효율적인 인식기로 알려져 있다. 그러나 기존 연구에서의 MLP는 숫자 입력에 대해서만 인식을 하고 있으며 비숫자 입력에 대해서는 인식률, 기각률 및 동작 특성에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 본 논문에서는 숫자와 비숫자가 혼재하는 경우의 MLP 인식기의 구현방법에 대해서 논한다. MLP 인식기는 세 가지 방법으로 구현되며, 세 가지의 오류 유형을 정의하여 각 인식 방법의 인식 특성을 분석하였다. 인식 실험은 약 63,000여자의 필기체 숫자와 비숫자를 이용하여 이루어지며, 세가지 오류 유형의 측면에서 숫자와 비숫자에 대한 가장 적절한 인식 방법이 논의된다.