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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제8권 제4호
발행연도
2012.1
수록면
653 - 668 (16page)

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In this study, an improved HMM based recognition model is proposed for online English and Korean handwritten characters. The pattern elements of the handwriting model are sub character strokes and ligatures. To deal with the problem of handwriting style variations, a modified Hierarchical Clustering approach is introduced to partition different writing styles into several classes. For each of the English letters and each primitive grapheme in Korean characters, one HMM that models the temporal and spatial variability of the handwriting is constructed based on each class. Then the HMMs of Korean graphemes are concatenated to form the Korean character models. The recognition of handwritten characters is implemented by a modified level building algorithm, which incorporates the Korean character combination rules within the efficient network search procedure. Due to the limitation of the HMM based method, a postprocessing procedure that takes the global and structural features into account is proposed. Experiments showed that the proposed recognition system achieved a high writer independent recognition rate on unconstrained samples of both English and Korean characters. The comparison with other schemes of HMM-based recognition was also performed to evaluate the system
#Online Handwriting Recognition #Hidden Markov Model #Stochastic Grammar #Hierarchical Clustering #Position Verifier

목차

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Brown, P. / 1987 / The Acoustic Modeling Problem in Automatic Speech Recognition / 박사 / Carnegie Mellon Univ. google schola Jaeger, S. / 2001 / Online handwriting recognition : the NPen++ recognizer / International Journal on Document Analysis and Recognition 3 (3) : 169 ~ 180 google schola Jung, K. / 2000 / On-line recognition of cursive Korean characters using graph representation / Pattern Recognition 33 : 399 ~ 412 google schola Kim, P. K. / 1995 / On-line recognition of run-on Korean characters / Proc. 3rd IEEE Int. Conf. on Document Analysis and Recognition '95 1 : 54 ~ 57 google schola Kim, S. K. / 1996 / On-line recognition of cursive Korean characters using neural networks / Neurocomputing 10 (3) : 291 ~ 305 google schola

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