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저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제6권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
61 - 68 (8page)

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본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 기반으로 하여 온라인상에서의 육필을 인식하기 위한 개선된 방법을 제안한다. 개인별 상이한 필체에서 오는 문제점을 해결하기 위하여 각기 다른 필체로 분류한 구조적 클러스터링 기법을 사용하였다. 하나의 HMM은 각 계층에 따라 구현되며 한글 문자소에 관한 HMM은 한글 모델에 따라 구현된다. 육필인식 기법 구현을 위하여 효율적인 네트워크 검색철차를 통한 한글조합 규칙을 내포하는 수정 레벨 구축 알고리즘을 사용한다. HMM을 기반으로 하는 기법의 제약을 해결하기 위해 포괄적이고 구조적인 특징에 관한 전처리 방식을 제안하였다. 실험을 통하여 우리가 제안하는 multiple modeling 인식 기법은 영문과 한글 두 필체에 대해서 필자에 대한 독립성이 높다는 것을 알 수 있었으며 또한 다른 HMM기반 인식 기법과 비교하여 우수한 성능을 보이고 있다.
#Online handwriting recognition #hidden Markov model #level building algorithm #Hierarchical Clustering #structural feature

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참고문헌 (6)

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Brown, P. / 1987 / The Acoustic Modeling Problem in Automatic Speech Recognition / 박사 / Carnegie Mellon Univ google schola Kim, J..J. / 2000 / Data Driven Design of HMM Topology for On-Line Handwriting Recognition / Seventh Int'l Workshop Frontiers in Handwriting Recognition : 239 ~ 248 google schola Kwon, O. S. / 1993 / An on-line recognition of Hangul handwriting using dynamic generation of line segments / Proceeding of The 20th KISS Spring Conference : 151 ~ 154 google schola Rabiner, L. R. / 1985 / A speaker-independent, syntax-directed, connected word recognition system based on hidden Markov models and level building / IEEE Trans. Acousf. Speec google schola Vuori, V. / 2002 / Adaptive Methods for On-Line Recognition of Isolated Handwritten Characters / 박사 google schola

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