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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 가을 학술발표논문집 제20권 제2호
- 발행연도
- 1993.10
- 수록면
- 1,263 - 1,266 (4page)
이용수
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패턴 정합을 바탕으로한 대용량 필기 문자 인식 방법에서는 참조 모델이 인식 성능을 높이는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 대용량의 필기 문자들에 대한 최적인 참조 모델을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 1986년 이래, 음성 인식 분야에서 소규모의 부호책을 생성하기 위하여 집중적으로 연구되어온 Learning Vector Quantization(LVQ) 알고리즘들 중에서 부류 분포에 근사시키는 능력이 다른 버젼들 보다 우수한 것으로 알려진 LVQ3 알고리즘을 수정하여 표본 패턴익 부류간 경계에 근사시키는 능력을 개선하였고, 개선된 LVQ3 알고리즘을 시뮬레이티드 아닐링과 결합시킴으로써 LVQ 알고리즘 자체의 여러가지 단점들을 보완하였다.
한글 사용 빈도 상위 520자에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 훈련 데이타의 부류별 평균 벡터를 참조 모델로 사용하는 기존의 방법뿐만 아니라 LVQ 알고리즘의 여러 버젼들 보다 성능이 훨씬 우수함을 알 수 있었다.
한글 사용 빈도 상위 520자에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 훈련 데이타의 부류별 평균 벡터를 참조 모델로 사용하는 기존의 방법뿐만 아니라 LVQ 알고리즘의 여러 버젼들 보다 성능이 훨씬 우수함을 알 수 있었다.
목차
요약
Ⅰ 서론
Ⅱ LVQ3 알고리즘의 소개
Ⅲ 참조 모델 설계 문제에 대한 모델링
Ⅳ. 제안된 방법
Ⅴ. 실험 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌
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