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논문 기본 정보
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- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 가을 학술발표논문집 제22권 제2호(A)
- 발행연도
- 1995.10
- 수록면
- 613 - 616 (4page)
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본 논문에서는 계층적 신경망을 이용한 다중 언어, 다중 활자체 및 다중 크기의 대용량 문자 인식을 위한 실용적인 방법을 제안하였다. 다양한 활자체 및 크기의 문자로 인한 형태 변형을 보상하기 위해서 점밀도를 이용한 비선형 형태 정규화 방법을 사용하였으며, 다중 언어의 대용량 문자의 서로 다른 위상 구조를 효과적으로 표현하기 위한 계층적 특징 추출 방법이 제안되었다. 또한, 다중 언어 문자를 효과적으로 인식하기 위한 계층적 분류기를 제안하였는데 이는 적응적 SOFM 대분류기, LVQ4 언어분류기, 그리고 LVQ4 상세분류기로 구성되어 있다. LVQ4 언어분류기는 언어의 종류를 효과적으로 분류하기 위하여 고려되었다.
제안된 방법의 성능 평가를 위하여 7,320개의 서로 다른 부류를 갖는 3,367,200자를 대상으로 486 DX-2 66MHz PC상에서 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, 적응적 SOFM 대분류기, LVQ4 언어분류기 그리고 LVQ4 상세분류기로 구성된 방법이 98.27%의 인식률과 초당 40자 이상의 인식 속도를 가짐으로써 다중 언어, 다중 활자체 및 다중 크기의 대용량 문자 인식에 매우 효과적임을 확인할 수 있었다.
제안된 방법의 성능 평가를 위하여 7,320개의 서로 다른 부류를 갖는 3,367,200자를 대상으로 486 DX-2 66MHz PC상에서 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, 적응적 SOFM 대분류기, LVQ4 언어분류기 그리고 LVQ4 상세분류기로 구성된 방법이 98.27%의 인식률과 초당 40자 이상의 인식 속도를 가짐으로써 다중 언어, 다중 활자체 및 다중 크기의 대용량 문자 인식에 매우 효과적임을 확인할 수 있었다.
목차
요약
1. 서론
2. 비선형 형태 정규화
3. 계층적 특징 추출
4. 계층적 분류기
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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