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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 가을 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
1992.10
수록면
965 - 968 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

1993

샘물체 필기 한글의 오프라인 인식
이성환 ,  박정선 (구)정보과학회논문지 1993.10 학술저널

1992

통계적 특징 추출 방법을 이용한 샘물체 필기 한글의 오프라인 인식
이성환 ,  박정선 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 1992.10 학술대회자료
방향 성분 추출과 그물의 동적 결정을 통한 오프라인 샘물체 필기 한글의 고속 인식
이성환 ,  박정선 한국정보과학회 학술발표논문집 1992.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 저해상도로 입력된 샘물체 필기 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도로 입력된 데이타이기 때문에 발생할 수 있는 획의 끊어짐 또는 접촉 변형을 통계적인 인식 방법을 채택함으로써 흡수하였으며, 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 문자 영역내에 존재하는 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정하였다. 본 논문에서 사용한 특징 추출 방법은 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물 체리는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있었음은 물론, 인식률도 향상되었다.
제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 특징 벡터 추출

Ⅲ. 분류 알고리즘

Ⅳ. 실험 및 결과 분석

Ⅴ. 결론

참고문헌

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