시각 신경계 반응 모델에 근거한 필기체 off-line 문자에서의 특징 추출

Feature Extraction of Off-line Handwritten Characters Based on Optical Neural Field

필기체 오프라인 문자 인식을 위한 특징 추출의 새로군 접근 방법으로, 인간의 시각 신경계의 반응모델에 근거한 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 평활화 처리, 외곽선 제거, 특징 정보 추출의 3가지 단계로 나누어진다. 필기체 문자에서 발생하기 쉬운 매끄럽지 못한 화소들을 전처리 단계인 평활화 처리를 통해 제거한다. 다음 단계로 인식에 영향을 주지 않는 외곽선 정보를 추출하여 이를 제거한다. 그리고 마지막으로 문자 특징에 해당하는 정보를 추출한다. 제안된 특징 추출 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 필기체 오프라인 문자인 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 시각 신경계 반응모델에 근거한 필기체 문자의 특징을 추출하는 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

In this paper, we propose a novel method for feature extraction of off-line handwritten characters recognition based on human optical neural field model. The proposed feature extraction system divide into three parts ; 1) smoothing process, 2) removing boundaries(boundary lines), 3) extracting feature information. The proposed system first removes rough pixels which are easy to occur in handwritten characters. The system then extracts and removes the boundary information which have no influence on characters recognition. Finally, the feature information for off-line handwritten characters recognition is extracted. With PE2 Hangul database, we perform feature extraction experiments for off-line handwritten characters recognition. In the experiment results, the proposed system based on optical neural field shows that can extract the feature information of off-line handwritten characters including curve lines, circles, quadrangles and so on.