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본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 클래스로 할 경우는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후보문자 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 전처리 및 특징추출

3. Bayes Classifier에 의한 대분류

4. 최적선형변환에 의한 상세분류

5. 실험 결과 및 분석

6. 결론 및 발전방향

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