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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)
발행연도
1996.10
수록면
689 - 692 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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패턴 인식 분야는 지난 수 십년 간 많은 연구와 실험이 계속되어 왔으며, 상당한 발전이 있었다. 최근에 신경망 분야가 급속히 발전하면서 신경망을 이용한 패턴 인식 방법에 대한 연구가 폭 넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴의 분류 문제에 자주 사용되는 신경망의 하나인 Radial Basis Function(RBF)에서 더욱 발전된 Elliptical Basis Function을 이용하여 필기체 숫자를 오프라인 상태에서 인식하는 시스템을 연구한다. 또한 인식 대상인 필기체 숫자 패턴은 그 크기나 형태가 다양할 뿐만 아니라 회전되어 있을 수 있으므로, 이러한 상황하에서도 인식이 가능하도록 하기 위해 전처리 단계에서 LAT 기반 비선형 정형화 방법을 사용하였다. 제안된 신경망은 임의의 축을 가지는 타원 기반 클러스터화 방법을 사용하여 기존의 원 기반 클러스터화 방법을 사용한 신경망보다 입력 데이터의 분포 상황에 민감하게 반응하여 대폭 감소된 개수의 클러스터를 얻음을 실험 결과를 통해 알 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. Radial Basis Function(RBF) 네트워크

3. 제안된 방법

4. 실험 결과

5. 결론 및 향후 과제

참고문헌

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