Segmentation of Words from the Lines of Unconstrained Handwritten Text using Neural Networks

신경회로망을 이용한 제약 없이 쓰여진 필기체 문자열로부터 단어 분리 방법

Researches on the recognition of handwritten script have been conducted under the assumption that the isolated recognition units are provided as inputs. However, in practical recognition system designs, providing the isolated recognition unit is an challenge due to various writing syles. This paper proposes an approach for segmenting words from lines of unconstrained handwritten text, without help of recognition. In contrast to the conventional approaches which are based on physical gaps between connected components, clues that reflect the author's writing style, in terms of spacing, are extracted and utilized for the segmentation using a simple neural network. The clues are from character segments and include normalized heights and intervals of the segments. Effectiveness of the proposed approach compared with the conventional connected component based approaches in terms of word segmentation performance was evaluated by experiments.

필기서술의 인식과 관련된 연구는 인식대상 영상이 바르게 분리된 인식단위를 포함한다는 전제로 진행되어 왔다. 그러나 실제적인 필기인식 시스템의 설계에 있어서, 다양한 필기방식으로 인해, 인식단위로의 분리가 선결되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 제한없이 쓰여진 필기 문자열로부터 인식의 도움없이 독립된 단어를 분리하는 방법을 제안한다. 구성요소간 물리적인 거리에 의존하는 종래의 방법과 달리, 필기서술 자체로부터 필기자의 띄어쓰기와 관련된 특징들을 적극적으로 추출하고 이를 신경회로망을 사용하여 해석한다. 띄어쓰기와 관련된 정보는 문자 분리과정을 통해 분리된 문자 세그먼트의 높이와 세그먼트 중심선 사이의 간격들을 정규화하여 구한다. 연결요소간의 거리에 기반한 방법들과의 비교실험을 통해 제한한 방법의 유용성을 입증하였다.