Hough Transform을 이용한 한글 필기체 형식 분류에 관한 연구

A Study on the Classification of Hand-written Korean Character Types using Hough Transform

본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.

In this paper, an alagorithm with six types of classification is suggested for the recognition system of hand-written Korean characters. After thinning process and truncating process for noise redection. The input images are used generalized by $64\times64$ size. The six type classification is composed of preliminary and secondary classification process by using the learning algoritm of multi-layer perceptron. Subblock Hough transform is used as local feature and sampling Hough transform is used as global feature. Experiment is conducted for 1800 characters which is written 31 times per each type by 10 persons. The 90% recognition rate is resulted by the preliminary classification of detection the final consonant and by the secondary classification of detecting the vowels.