• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.517-525
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• 1999

In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent handwritten classifier.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.446-448
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• 1999

본 논문에서는 일상 생활에서 쉽게 접할 수 있는 지로(Giro) 서식 상에 있는 인쇄체 숫자열 인식 방법으로서 템플릿 매칭 방법에 대해 설명한다. 지로 서식 문서 상의 인쇄체 숫자는 인쇄시의 오류로 인하여 숫자의 굵기나 높이, 그리고 폭이 다를 수는 있지만 기본적으로 폰트의 유형이 한가지라는 것과 나타날 수 있는 오류의 유형이 몇 가지로 제한되어 있다는 특징을 갖는다. 따라서 이러한 데이터 특징을 효율적으로 수용할 수 있도록 템플릿을 정의한 후 매칭 방법을 통해 숫자를 인식하는 템플릿 매칭 방법에 대해 설명한다. 실험 결과 비교적 간단한 방법을 이용하더라고 인쇄체 숫자열을 효율적으로 인식할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.180-183
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• 2005

본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.89-96
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• 2003

This paper propose the new method witch is adopted in extracting character features and recognizing numeric characters using fractal dimension and modified Henon Attractor of the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from numeric character images And their feature hi converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of numeric character image after calculating Natural Measure and information bit which art meant fractal dimension. Finally, numeric character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An Experimental result shows 100% character classification rates for 10 digits and 90% of recognition rates in real situation and the recognition speed was 26 characters per second.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.119-122
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• 2007

지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.245-248
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• 2002

OCR 시스템에서 feature는 인식성능에 상당히 중요한 역할을 한다. gradient feature는 현재까지 개발되어진 여러 가지 feature들 중에서 폭넓게 사용되고 있는 것 중의 하나이다. 본 논문에서는 변형이 심한 인쇄체 숫자를 실험대상으로 하고, Kirsch mask를 이용한 방향성을 가지는 edge를 추출하여 신경망의 입력벡터로 사용할 때 압축의 크기에 따른 인식성능의 차이를 비교하고, 최적의 벡터크기를 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.3
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• pp.554-559
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• 2009

This paper proposes a new method of weighted template matching fur machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. The experiment compares confusion matrices of the template matching, error back propagation neural network classifier, and the proposed weighted template matching respectively. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.35-44
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• 2007

This paper proposes a new method of weighted template matching for machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. Template matching is vulnerable to random noises that generate ragged outlines of a pattern when it is binarized. This paper offers a method of chain code trimming in order to remove ragged outlines. The method corrects specific chain codes within the chain codes of the inner and the outer contour of a pattern. The experiment compares confusion matrices of both the template matching and the proposed weighted template matching with chain code trimming. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.609-615
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• 1998

In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for enhancing the classification time. The proposed system consist two step neuroclassifier: Printed numerals classifier and Handwritten numerals classifier. The performance of the propose classifier was tested on 5000 handwritten numerals database of NIST and 100 printed numerals database. In case of handwritten classifier, the overall classification times were 11 second. And in case of proposed system, the overall classification times were reduced by...

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.