본 논문에서는 자소간 츨림의 형태를 허용하는 온라인 한글 인식 시스템을 제안하고 있다.한글의 인식은 자소 분할의 어려움과 후보문자의 증가에 따른 정합과정의 복잡도 증가라는 두 가지의 커다란 문제점을 갖고 있다.그러므로 본 논문에서는 이중 획분할 방법을 제안하고 이러한 획분할을 통하여 얻어진 선분들을 효율적으로 정합하는 인식 시스템의 구현을 설명하고 있다.또한,제안하는 방법이 흘림체 한글 인식에 적합하게 동작하는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.76-80
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1993
In this paper we discuss optimization of neural network parameters, such as inclination of the sigmoid function, the numbers of the input layer's units and the hidden layer's units, considering application to recognition of hand written Hangul. Hangul characters are composed of vowels and consonants, and basically classified to six patterns by their positions. Using these characteristics of Hangul, the pattern of a given character is determined by its peripheral distribution and the other features. After then, the vowels and the consonants are recognized by the optimized neural network. The constructed recognition system including a neural network is applied to non-learning Hangul written by some Korean people, which are the names randomly taken from Korean spiritual and cultural research institute.
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.
Unlike printed character, the recognition of Hand written one has various kinds of difficulties due to the existence of the huge pattern associated with the person who writes. Therefore, in general, recognition of Hand written characters requires an algorithm which takes into consideration of the individual differences. Hangul characters are basically made of straight lines and circles. They can be represented in terms of feature parameters such as the end point of the straight line, the length and the angle. Then all Hangul characters can be represented by the number of basic segments(-, /, vertical bar, O) multiplied by the feature parameters respectively. In this study we propose a method for recognizing Hand written Hangul characters in terms of fuzzy inference.
In this paper, we propose a stroke matching method for the off-line recognition of handprinted Hangul. In this method, the preprocessing steps such as position normalization, contour tracing and thinning are carried out first. Then, after extracting features such as the firection component distribution of contour, the direction component distribution of skeleton, and the distribution of structural feature points, strokes are extracted and matched based on the midpont distribution of the direction and the length of each stroke. In order to reduce the recognition time, a preliminary classification based on the direction component distribution features of the contour is performed. In order to domonstrate the performance of the proposed method, experiments with 520 most frequently used Hangul were performed, and 90.7% of correct recognition rate and 0.46second of recognition time per one character has been obtained. This results reveal that the proposed method can absorb effectively the noise in input character and the variations of stroke slant.
단어는 언어의 기초적인 의미 단위이기 때문에 단어재인에 대한 연구는 언어 연구에서 중요하며 단어처리에 기여하는 변인이 무엇인지에 관한 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 한국어 단어재인 과정의 주요 변인 중 단어 빈도와 단어길이의 영향을 탐색하였다. 먼저 단어 빈도와 관련하여, 한국어의 특징 중 하나인 한자어로 이루어진 단어에서도 기존의 연구와 동일한 양상의 빈도 효과가 나타나는지를 탐색하였다. 이를 위해 순 한글 단어와 한자어로 이루어진 단어를 비교하였으며, 그 결과 한자어로 이루어진 단어에서는 빈도 효과가 나타나지 않았다. 한편 단어 길이 효과의 경우, 단음절로 구성된 단어의 양상을 확인해 보고자, 음절의 개수를 변화시켜 단어 길이 효과를 측정하였다. 그 결과 단음절 단어는 이음절 단어에 비해 느리게 처리되었다. 특정 유형의 단어에 대한 빈도 효과의 부재 및 단음절 단어의 느린 처리는 한국어의 특징을 반영한 결과라 할 수 있으며 추후 연구를 통해 이에 대한 좀더 자세한 탐색이 필요할 것이다.
In this paper, we analysis the effect of a dictionary in a handwritten Hangul word recognition problem in terms of its size and the length of the words in it. With our experimental results, we can account for the word recognition rate depending not only on character recognition performance, but also much on the amount of the information that the dictionary contains, as well as the reduction rate of a dictionary.
온라인 방식의 한글 필기체 인식 문제를 분석하고 순환신경망 기반의 해법을 모색한다. 한글 낱글자 인식 문제를 순서데이터 레이블링의 관점에서 서열 분류, 구간 분류, 시간별 분류의 세 단계로 구분하여 각각에 대한 해법을 살펴보며, 한글의 구성 원리를 고려한 해결 방안을 정리한다. 한글 2350글자에 대한 온라인 필기체 데이터에 GRU(gated recurrent unit)의 다층 구조를 가지는 서열 분류모델을 적용한 결과, 낱글자 인식 정확도는 86.2%, 초 중 종성 구성에 따른 6가지 유형 분류 정확도는 98.2%로 측정되었다. 유형 분류 모델로 획의 진행에 따른 유형 변화 역시 높은 정확도로 인식하는 결과를 통해, 순환신경망을 이용하여 순서 데이터에서 한글의 구조와 같은 고차원적 지식을 학습할 수 있음을 확인하였다.
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.
한글은 부류수의 방대성과 글자간의 유사성으로 인해 인식이 어려운 문자 집합으로 간주되고 있다. 기존 연구 대부분은 일반적으로 사용되는 2,350 글자를 대상으로 인식을 시도하였는데, 이는 일반성을 제공하는 대신 낮은 성능 문제를 안고 있다. 이에 반해, 우편 영상이나 전표 영상 등의 특정 필드에 나타나는 한글만을 대상으로 하는 접근 방법이 보다 현실적이라 할 수 있다. 본 논문은 금액란에 나타나는 필기 한글을 인식하는 연구를 기술한다. 인식을 위해 모듈러 신경망 인식기를 사용하였으며, 세 종류의 특징을 사용하였다. 표준 한글 데이터베이스 PE92에 대해 실험한 결과 정인식률 97.56%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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