• International Journal of Contents
• /
• 제8권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2012

Character segmentation is a preprocessing step in many offline handwriting recognition systems. In this paper, Chinese characters are categorized into seven different structures. In each structure, the character size with the range of variations is estimated considering typical handwritten samples. The component removal and merge criteria are presented to remove punctuation symbols or to merge small components which are part of a character. Finally, the criteria for segmenting the adjacent characters concerning each other or overlapped are proposed.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권3호
• /
• pp.375-382
• /
• 2002

필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.

• 인지과학
• /
• 제7권4호
• /
• pp.63-74
• /
• 1996

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.63-67
• /
• 2000

In order to develop a character recognition system, it is an essential preceding work that gathers an image data of the standard. On this purpose a data of the digitized images of a handwritten characters was collected. The types of a gathered image data are Korean character, Chiness character, Numeral, English character, Special character, and so on. This paper deals with a handwritten character image data base, and the image data base different from the general storage structure of a lame capacity multimedia was designed and builded.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.141-146
• /
• 2014

본 논문은 모바일 터치스크린을 이용한 필기체 문자 인식 알고리즘을 제안하고, 구현된 내용을 기술한다. 제안된 시스템은 PXA320 프로세서, 정전 용량 터치 패널과 QT4를 이용한 인터페이스로 구성하였다. C++ 언어를 사용하고 제안된 알고리즘은 문자의 특성을 직선, 좌호, 우호 특징을 추출하여 3진 트리 방식으로 입력되는 문자를 결정한다. 영문자에 대한 테스트를 통하여 성능을 검증하였다. 기존 방식보다 간단한 알고리즘으로 구성되므로, 모바일 터치 스크린의 문자인식에 적용이 가능하다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권2호
• /
• pp.101-112
• /
• 2024

Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.642-649
• /
• 2011

Among the various aspects of offline handwritten character patterns, it is the great variety of writing styles and variations that renders the task of computer recognition very hard. The immense variety of character shape has been recognized but rarely studied during the past decades of numerous research efforts. This paper tries to address the problem of measuring image distortions and handwritten character patterns with respect to reference patterns. This work is based on mass-spring mesh model with the introduction of simulated electric charge as a source of the external force that can aid decoding the shape distortion. Given an input image and a reference image, the charge is defined, and then the relaxation procedure goes to find the optimum configuration of shape or patterns of least potential. The relaxation process is based on the fourth order Runge-Kutta algorithm, well-known for numerical integration. The proposed method of modeling is rigorous mathematically and leads to interesting results. Additional feature of the method is the global affine transformation that helps analyzing distortion and finding a good match by removing a large scale linear disparity between two images.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.19-26
• /
• 2010

본 논문에서는 온라인 환경에서 필기 문자열을 입력받고, 입력된 문자열의 유사성을 자동으로 분석하여 두 필적이 동일인에 의해 작성된 것인지를 판단하는 새로운 필적 감정 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 온라인으로 입력된 문자열에 회전 프로젝션(circular projection) 방법을 적용하여 모양, 방향 등과 같이 문자열이 가진 고유의 특징을 추출하여 벡터의 형태로 저장한다. 그런 다음, 문자 인식 분야에서 많이 사용되는 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘을 개선하여, 이를 입력된 두 문자열의 특징 벡터의 유사성을 추출하는데 적용한다. 본 논문에서 개선된 동적 타임 워핑 알고리즘은 최적화 문제에서 좋은 결과를 산출한다고 알려진 분기한정법(branch and bound)의 개념을 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘에 효과적으로 결합함으로써 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘의 효율을 향상시켰다. 제안된 필기 문자열 감정 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 실험에서는 다양하게 입력된 필기 문자열을 가지고 제안된 방법의 성능을 비교 하였으며, 그 결과 제안된 방법이 기존의 알고리즘에 비해 보다 효율적으로 필적을 감정하였음을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
• /
• pp.814-818
• /
• 2004

Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.575-584
• /
• 2002

온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.