• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.819-822
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• 2000

The merit of the stroke extraction algorithm is the ease of the feature abstraction from the skeleton of a character, But, extracting strokes from Korean characters has two major problems that must be dealt with. One is extracting primitive strokes and the other is merging or splitting the strokes using dynamic information of the strokes. In this paper, a method is proposed to extract strokes from an off-line handwritten Korean character. We have developed some stroke segmentation rules based on splitting, merging and directional analysis. Using these techniques, we can extract and trace the strokes in an off-line handwritten Korean character accurately and efficiently.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.168-177
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• 1996

In this paper, we propose an on-line recognition system of chinese characters using an adaptive resonance theory-1(ART-1) neural network. Strokes, primitive components of chinese characters are usually warped into a cursive form and classifying them is very difficult. To deal with such cursive strokes, we use an ART-1 neural network that has the following advantages: (1) it automatically assembles similar patterns together to form classes in a self-organized manner: (2) it directly accesses the recognition codes corresponding to binary input patterns after self-stabilizing; (3) it doesn't tends to get trapped in local minima, or globally incorrect solutions. A database for character recognition also dynamically constructed with generalized character lists, and a new character can be included simply by adding a new sequence to the list. Character recognition is achieved by traversing the chinese datbase with a sequence of recognized strokes and positional relations between the strokes. To verify the performance of the system. We tested it for 1800 daily-used basic chinese second per character. This results suggest that the proposed system is pertinent to be put into practical use.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.793-801
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• 1992

This paper proposes a method of extracting connected strokes and characters in a Hangeul document image represented by a quadtree. Connected strokes are extracted by examining adjacency for each node of a black region to the side of east and south. Then, each character is extracted by the sizes and the relations of connected strokes. This is done by iterative vertical and horizontal manipulation. The result shows all characters are extracted in the same sequence as that of context with space and time efficiency.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.385-392
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• 2006

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술의 하나인 자소 분할을 위한 새로운 자획 추출법을 제안한다. 수평 런 길이를 이용하여 자소의 자획을 수직, 경사, 수평으로 구분 분리한다. 수직 자획이나 경사 자획의 수평 런 길이는 자획 두에가 되며, 수평 자획의 수평 런의 개수가 자획 두께가 된다. 수평 자획을 분리 추출한 후, 끊어진 수직, 경사 자획을 자획 두께의 수평 런으로 연결하여 분리한 자획들이 문자의 특징을 나타내게 한다. 추출된 자획들은 온라인 필기체 한글 인식 시스템에서 개발 사용되고 있는 자획 사전 정합을 통해 문자 인식을 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.103-110
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• 1990

本 論文에서는 퍼지推論을 利用한 온라인 筆記體 한글文字의 認識에 관하여 硏究하였다. 筆記者 마다의 筆體變動으로 인한 애매성을 解決하기 위해, 각 스트로크間의 相對位置情報마다 作成되는 生成 을 퍼지推論에 適用하여 筆記體 한글을 認識하였다. 處理시간을 短縮하기 위하여, 入力文字의 스트로크 數에 따라 미리 分類한 基準文字의 小群을 선택하였고, 이 小群의 文字들과 入力文字와의 거리에 許容限果를 주어 基準文字들을 감소시켜 퍼지推論에 적용하였다. 10人으로부터 수집된 39990字의 筆記體 한글文字에 대하여 實驗한 結果, $99.5{\%}$의 認識과 0.4초/文字의 平均處理 速度를 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.887-894
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• 2006

본 논문은 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자에서 자획의 교점을 검출하는 새로운 방법을 제안한다 이를 위해 첫째로, 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 둘째로, 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하며, 마지막으로, 자획의 수평 성분과 수직 성분을 이용해 자획의 교점을 구하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 자획의 교점은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 분리점 후보가 되며 분리된 자획은 필기체 한글 인식을 위한 특징을 나타낸다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1157-1160
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• 2002

This paper proposes an efficient method to recognize Hangeul in video open captions. The open captions in news video can play an important role in the video indexing. The strokes of Korean character have a very strong horizontal and vertical directionality and some strokes appear repeatedly in each character. Based on this characteristics, in this paper, we propose an efficient algorithm to extract the character regions in open caption and recognize the characters based on these characteristics of Korean character. The simulation results demonstrate the efficiency of our algorithm in terms of computation time and recognition accuracy.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.124-134
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• 1996

Korean has a large set of characters, and has a two-dimensional formation: each character is composed of graphemes in two dimensions. Whereas connections between characters are rare, connections inside a grapheme and between graphemes happen frequently and these connections generate many cursive strokes. To deal with the large character set and the cursive strokes, using the graphemes as a recognition unit is an efffective approach, because it naturally accommodates the structural characteristics of the characters. In this paper, we propose a grapheme-based on-line recognition method for cursive korean characters. Our method uses a TDNN recognition engine to segment cursive strokes into graphemes and a graph-algorithmic postprocessor based on korean grapheme composition rule and viterbi search algorithm to find the best recognition score path. We experimented the method on freely hand-written charactes and obtained a recognition rate of 94.5%.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.64-73
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• 2000

멀티미디어 단말기에서 사용자 인터페이스를 위한 한글 문자 인식기술은 빠른 처리시간과 높은 인식률을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 특징점, 특징벡터, 가상벡터, 획간의 위치관계와 한글의 특성정보를 이용한 자소와 문자 인식기술을 제안한다. 그리고 사용자의 다양한 필체 유형에 따른 자소와 문자 인식을 위해서 한글의 특성정보와 다양한 획 정보로 구성된 한글데이터 베이스를 구축한다. 또한, 복잡한 자소 분리와 처리과정의 단순화를 위해서 획간의 위치관계에 의한 순차적 처리와 각 자소들이 가지는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 처리를 사용한다. 제안된 온라인 한글 문자 인식기는 상용 1,200단어 중 10명이 필기한 총 600문자를 대상으로 실험한 결과 $95^{\circ}C$이상의 인식률과 13msec의 평균문자처리시간을 얻었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.147-153
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• 1995

In this paper, we propose the position- and size-independent handwritten on-line Korean character recognition system using multilayer neural networks which are trained with error back-propagation learning algorithm and the features of Hanguel consonants and vowels. Starting point, end point, and three vectors from starting point to end point of each stroke of characters inputted from mouse or tablet are applied as inputs of neural networks. If double consonants and vowels are separated by single consonants and vowels, all consonants and vowels have at most four strokes. Therefore, four neural networks learn the consonants and the vowels having each number of strokes. Also, we propose the algorithm of separating the consonants and vowels and constructing a character.