• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1032-1035
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• 2003

The field of handwriting recognition has been researched for many years. A hybrid classifier has been proven to be able to increase the recognition rate compared with a single classifier. In this paper, we combine support vector machine (SVM) and hidden Markov model (HMM) for offline handwritten numeral recognition. To improve the performance, we extract features adapted for each classifier and propose the modified SVM decision structure. The experimental results show that the proposed method can achieve improved recognition rate for handwritten numeral recognition.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.986-991
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• 2002

본 논문에서는 고유벡터를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징공간상에서 최소거리기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 숫자의 특징을 구한다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 Concordia대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 96.2%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.526-534
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• 2015

In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by local shrinking and expanding operations, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where the concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our scheme is tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where SVM classifier with RBF kernel is used. The experimental results show the usefulness of our scheme and recognition rate of 99.10% is achieved.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1490-1499
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• 1999

본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.94-97
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• 2003

본 논문에서는, 웨이브렛 변환과 잡음 섞인 숫자 영상에 대한 최적화 인식 훈련기법을 사용한 다계층 신경망을 제안하고, 이 시스템을 아라비아숫자 인식에 적용한다. 웨이브렛 변환을 이용해 원 영상 정보의 중요한 부분은 최대한 보존하면서 입력벡터의 크기를 줄임으로써 신경망의 노드 수와 학습 수렴시간이 줄어들도록 하였고, 최적화 인식 훈련기법은 데이터의 잡음을 점차적으로 높여가면서 훈련벡터에 적용, 인식률의 변화에 대해 살펴보았다. 잡음이 섞인 숫자 영상의 인식율을 높이기 위해 원 영상에 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈의 잡음을 섞은 영상을 훈련에 함께 사용하였다. 테스트 영상에 잡음이 30∼50㏈정도 섞였을 경우에는 원 영상만을 훈련에 이용했을 패와 잡음이 섞인 영상을 이용하여 훈련시켰을 경우에 인식율의 차이가 별로 없지만, 0∼20㏈정도 섞인 영상을 테스트에 사용할때에는 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈의 잡음이 있는 영상을 훈련에 사용했을 때가 원 영상만을 훈련에 이용했을 경우에 비해 인식율이 9% 향상된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.818-823
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• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.912-915
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• 2002

본 연구에서는 KL변환에 의한 고유벡터를 구하고, 이를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시하고자 한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징 공간상에서 최소거리 기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 필기체숫자의 특징을 구한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 캐나다 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였으며, 실험한 결과 인식률은 96.2%이었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1031-1033
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• 2005

This paper presents a system of handwritten numerals recognition, which is based on Ant-miner algorithm (data mining based on Ant colony optimization). At the beginning, three distinct fractures (also called attributes) of each numeral are extracted. The attributes are Loop zones, End points, and Feature codes. After these data are extracted, the attributes are in the form of attribute = value (eg. End point10 = true). The extraction is started by dividing the numeral into 12 zones. The numbers 1-12 are referenced for each zone. The possible values of Loop zone attribute in each zone are "true" and "false". The meaning of "true" is that the zone contains the loop of the numeral. The Endpoint attribute being "true" means that this zone contains the end point of the numeral. There are 24 attributes now. The Feature code attribute tells us how many lines of a numeral are passed by the referenced line. There are 7 referenced lines used in this experiment. The total attributes are 31. All attributes are used for construction of the classification rules by the Ant-miner algorithm in order to classify 10 numerals. The Ant-miner algorithm is adapted with a little change in this experiment for a better recognition rate. The results showed the system can recognize all of the training set (a thousand items of data from 50 people). When the unseen data is tested from 10 people, the recognition rate is 98 %.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.685-688
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• 2000

In this paper, we used image information for the enhancement of Korean numeral speech recognition. First, a noisy environment was made by Gaussian generator at each 10 dB level and the generated signal was added to original Korean numeral speech. And then, the speech was analyzed to recognize Korean numeral speech. Speech through microphone was pre-emphasized with 0.95, Hamming window, autocorrelation and LPC analysis was used. Second, the image obtained by camera, was converted to gray level, autocorrelated, and analyzed using LPC algorithm, to which was applied in speech analysis, Finally, the Korean numerial speech recognition with image information was more ehnanced than speech-only, especially in ‘3’, ‘5’and ‘9’. As the same LPC algorithm and simple image management was used, additional computation a1gorithm like a filtering was not used, a total speech recognition algorithm was made simple.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2761-2768
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• 2010

본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.