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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1994.8
- 수록면
- 1,468 - 1,479 (12page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
1994
유전자 알고리즘과 결합된 다층 클러스터 신경망을 이용한 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식
김영준
,
이성환
(구)정보과학회논문지
1994.08
학술저널
유전자 알고리즘과 결합된 다층 역전파 신경망을 이용한 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식 ( Off-Line Recognition of Unconstrained Handwritten Digits Using Multilayer Backpropagation Neural Network Combined With Genetic Algorithm )
김영준
,
이성환
대한전자공학회 워크샵
1994.01
학술대회자료
유전자 알고리즘과 결합된 다층 역전파 신경망을 이용한 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식 ( Off-line Recognition of Unconstrained Handwritten Digits Using Multilayer Backpropagation Neural Network Combined with Genetic Algorithm )
김영준
,
이성환
한국통신학회 워크샵
1994.01
학술대회자료
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본 연구에서는 단순한 구조의 다층 클러스터 역전파 신경망을 이용하여 무제약 필기체 숫자를 효과적으로 오프라인 인식하는 새로운 방법을 제안하며, 또한 기울기 강하 기법을 이용한 제안된 클러스터 신경망의 학습시, 국부적인 최소 영역에 빠지는 것을 방지하기 위하여 전역적인 탐색 기능을 갖는 유전자 알고리즘을 이용함으로써 학습 시간이 대폭 감소하며 신경망의 정인식률이 향상될 수 있음을 보인다. 제안된 방법에서는 특징을 추출하기 위하여 Kirsch 매스크를 이용하였으며, 분류기로는 5개의 독립적인 네트워크로 구성되는 3층 클러스터 신경망을 이용하였다.
제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 캐나다 Concordia 대학교의 필기체 숫자 데이타베이스, 일본 전자총합연구소의 ETL-1 필기체 숫자 데이타베이스 그리고 한국전자통신연구소의 필기체 숫자 데이타베이스에 대하여 실험한 결과, 초기 가중치를 임의로 설정하였을 경우 각각, 97.10%, 98.50%, 그리고 99.20%의 정인식률을 나타내었으며, 또한 유전자 알고리즘에 의해 최적화된 초기 가중치를 이용하였을 경우 총 학습 시간이 반으로 줄었고, 각각, 97.80%, 99.13%, 그리고 99.40%의 정인식률을 나타내었다.
제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 캐나다 Concordia 대학교의 필기체 숫자 데이타베이스, 일본 전자총합연구소의 ETL-1 필기체 숫자 데이타베이스 그리고 한국전자통신연구소의 필기체 숫자 데이타베이스에 대하여 실험한 결과, 초기 가중치를 임의로 설정하였을 경우 각각, 97.10%, 98.50%, 그리고 99.20%의 정인식률을 나타내었으며, 또한 유전자 알고리즘에 의해 최적화된 초기 가중치를 이용하였을 경우 총 학습 시간이 반으로 줄었고, 각각, 97.80%, 99.13%, 그리고 99.40%의 정인식률을 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식 관련 연구
3. 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식을 위한 제안된 방법
4. 유전자 알고리즘을 이용한 최적화된 초기 가중치 설정
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론 및 앞으로의 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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1994 .01
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유전자 알고리즘과 결합된 다층 역전파 신경망을 이용한 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식 ( Off-Line Recognition of Unconstrained Handwritten Digits Using Multilayer Backpropagation Neural Network Combined With Genetic Algorithm )
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1994 .01
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