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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 3 - 8 (6page)
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This paper proposes a technique for recognizing online handwritten cursive data obtained by tracing a motion trajectory while a user is in the 3D space based on a convolution neural network (CNN) algorithm. There is a difficulty in recognizing the virtual character input by the user in the 3D space because it includes both the character stroke and the movement stroke. In this paper, we divide syllable into consonant and vowel units by using labeling technique in addition to the result of localizing letter stroke and movement stroke in the previous study. The coordinate information of the separated consonants and vowels are converted into image data, and Korean handwriting recognition was performed using a convolutional neural network. After learning the neural network using 1,680 syllables written by five hand writers, the accuracy is calculated by using the new hand writers who did not participate in the writing of training data. The accuracy of phoneme-based recognition is 98.9% based on convolutional neural network. The proposed method has the advantage of drastically reducing learning data compared to syllable-based learning.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Localization and recognition of consonants/vowels
4. Experimental results
5. Conclusion
6. Acknowledgments
7. References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 임승민 / 2016 / 움직임 궤적 분석 기반의 원거리 판서 기술 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 9 (2) : 229 ~ 236
[학술지(정기간행물)] - U.V. Marti / 2001 / Using a statistical language model to improve the performance of an HMM-based cursive handwriting recognition system / IJPRAI 15 (1) : 65 ~ 90
[학술지(정기간행물)] - R. Kala / 2010 / Offline handwriting recognition using genetic algorithm / IJCSI 7 (2) : 16 ~ 25
[학술지(정기간행물)] - B. Chacko / 2012 / Handwritten character recognition using wavelet energy and extreme learning machine / Int. J. Mach. Learn. Cyber 3 (2) : 149 ~ 161
[학술지(정기간행물)] - A. Graves / 2009 / A novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (5)
[학술지(정기간행물)] - U.V. Marti / 2001 / Using a statistical language model to improve the performance of an HMM-based cursive handwriting recognition system / IJPRAI 15 (1) : 65 ~ 90
[학술지(정기간행물)] - R. Kala / 2010 / Offline handwriting recognition using genetic algorithm / IJCSI 7 (2) : 16 ~ 25
[학술지(정기간행물)] - B. Chacko / 2012 / Handwritten character recognition using wavelet energy and extreme learning machine / Int. J. Mach. Learn. Cyber 3 (2) : 149 ~ 161
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