A Study on On-line Recognition of Korean Strokes with Sequential Information Using Neural Network

순서정보에 의한 한글자획 온라인 인식을 위한 신경회로망에 관한 연구

This paper proposes an on-line recognition system of Korean strokes using multi-layer neural network with tracing the stroke pattern. The system segments the stroke pattern into subpatterns, detects prominent stroke features in the subpatterns and integrates all the activation values of features in the related subpatterns. The activation values of the integrated stroke-specific features represent statistic characteristics of features and contributes for classifying the stroke pattern. Since the informations in Korean strokes are concentrated in the first and last parts of the strokes, the system extracts stroke-specific features in these parts attentatively and infers corner features using the sequential information of the extracted stroke-specific features in the first and last part of strokes the system is relatively simple in structure and rapid in on-line recognition of hand-written Korean strokes.

본 연구에서는 한글자획을 온라인으로 인식하는 다층구조 신경회로망을 제안하였다. 입력되는 자획패턴에 대하여 전자펜의 현재 위치에 $4{\times}4$ 크기의 윈도우를 덧씌워 부분패턴으로 분리하고, 분리된 부분패턴내의 두드러진 특징을 추출한다. 이 특징들은 상층에서 취합되고, 취합된 자획특징은 추출된 특징의 통계적인 분포를 나타내며, 이 자획특징에 의해서 자획이 분류되어 인식된다. 본 연구에서는 처리할 정보량을 줄이고자 자획정보가 집중되어 있는 자획의 첫부분과 끝부분에서 자획특징을 추출하며 '?', '?'과 같은 모서리 특징을 갖는 자획은 첫부분과 끝부분에서 추출되는 자획특징간의 순서정보를 이용하였다. 제안 된 자획인식시스템은 구조가 단순하고, 처리속도의 개선이 기대된다.