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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1993.10
- 수록면
- 1,450 - 1,458 (9page)
이용수
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본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 구성된 한글의 특성을 이용하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출하기 위하여, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정하였다. 이와 같은 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 인식 단계에서 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률도 향상된다.
제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350 부류에 대해 실험한 결과, 평균 90%이상의 인식률을 보이며, PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.
제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350 부류에 대해 실험한 결과, 평균 90%이상의 인식률을 보이며, PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 특징 벡터 추출
3. 분류 알고리즘
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
감사의 말씀
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저자소개
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