A Combination Method of Unconstrained Handwritten Numerals Recognizers Using Strutural Feature Analyzer

구조적 특징 분석기를 이용한 무제약 필기 숫자 인식기의 결합

In this paper,we design a verifier for unconstrained handwritten numerals using structural feature analysis,and use it as a comnination algorithm for multiple recognizers.The existing combination algorithms mainly use learnings,statistical methods,or probabilistic methods without considering structural features of numerals.That is why they cannot recognize some numerals which human can identify clearly.To overcome the shortcomings,we design one-to-one verifiers which compare and analyze the relative structural features between frequently confused numeral pairs,and apply them to combine multiple recongnizers.Structural features for verification consist of contour,direction al chain code,polygonal approximation,and zero crossing number of horizontal/vertical projections. We gained a 97.95% reliability with CENPARMI numeral data,and showed that some misconceived factors generated from typical combination algorithms can be removed.

본 논문에서는 구조적 특징분석을 이용한 무제약 필기 숫자의 검증기를 개발하고 이를 다중 인식기의 결합 알고리즘으로 사용하는 방법을 제안한다.일반적인 다중 인식기 결합은 학습이나 확률적 방법을 주로 사용하고 입력 영상의 구조적 특징에 대해서는 전혀 고려하지 않기 때문에 인간이 명백히 판단할 수 있는 숫자임에도 불구하고 인식기의 특성에 따라 오인식을 할 수 있다.이런 약점을 보완하기 위하여 자주 혼동되는 숫자쌍에 대하여 구조적 특징을 비교 분석하여 판단하는 일대일 검증기를 구현하고 이를 인식기의 결합에 적용한다.검증을 위한 구조적 특징으로는 윤곽선,방향코드,다각형 근사와 수직/수평 영교차 횟수 등이 있다.제안하는 방법의 성능 평가를 위한 실험은 CENPARMI숫자 데이터를 사용하였으며, 실험 결과 전체 신뢰도는 97.95%를 얻었고 또한 일반적인 결합 알고리즘에서 발생할 수 있는 오인식 요소들이 제거됨을 확인할 수있었다.