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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1991년도 가을 학술발표논문집 제18권 제2호
발행연도
1990.10
수록면
247 - 250 (4page)

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본 연구에서는 신경 회로망 모델을 이용하여 온라인 한글 인식에서의 획 분류를 시도하였다. 제안하는 방법은 영상 처리 등에서 많이 이용되는 히스토그램(histogram)을 사용하여 입력된 문자를 x, y축으로 투영시켜 형태 정보를 얻어 획 분류를 시도하는 것과, 획의 시계열(time sequence) 정보를 이용하기 위하여 히스토그램에 가중치를 곱한 가중 히스토그램을 사용하는 방법이다. x, y 좌표의 점의 열로서 입력되는 획의 정보를 히스토그램으로 변환한 후 신경 회로망의 입력으로 삼아 획 분류를 시도하였다. 각각에 대하여 입력 장치를 마우스와 전자 평판(tablet)으로 분리 실험한 결과, 마우스로 입력 받아 히스토그램을 이용하였을 경우 90.2 %, 가중 히스토그램을 이용하였을 경우 87.5%의 획 분류율을 보였으며, 전자 평판의 경우 각각 95.1 %와 93.8 %의 분류율을 보였다.

목차

요약

1. 서론

2. 문자의 표현

3. 신경 회로망에 의한 형태 분류

4. 실험

5. 앞으로의 연구 방향

6. 참고 문헌

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