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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제21권 제6호
발행연도
1994.6
수록면
1,048 - 1,058 (11page)

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온라인 문자는 필기체이므로 변형이 다양하며 모든 변형을 미리 예측할 수 없다. 그러므로 사용자가 사용하는 도중에 새로운 변형이 있으면 사용중 학습을 통해 그 변형에 연속적으로 적응해 내가는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러한 적응학습 기능을 가지는 온라인 한글 문자인식 시스템의 구성에 관한 것이다. 인식의 기본 단위는 자소로 하였으며, 자소를 이루는 획들의 정보와 획 사이의 위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 인식 방법은 자소 모델을 만들어 모델과의 정합치를 계산하는 방법을 사용하였고 모델은 인식 결과에 따라 변경 혹은 생성된다. 문자를 인식하기 위해 가능한 모든 후보자소들을 생성하여 이들을 조합한 후보문자 중 정합치가 가장 큰 것을 택하는 방법을 사용하였다.
실험 결과, 초기에 70~80％ 정도의 인식률을 가지나 200자를 인식하는 과정에서 적응학습이 이루어져 94％의 인식률을 나타냈으며 학습이 진행됨에 따라 인식률이 서서히 높아져 800자를 학습하면 97％의 인식률을 나타내었다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 전처리 및 정규화

3. 자소 인식

4. 문자인식 및 적응학습

5. 실험 결과

6. 결론

감사의 글

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