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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 51 - 59 (9page)
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필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하 고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용 하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에 서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통 해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.
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LeCun, Yann / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
Krizhevsky, Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems
He, Kaiming / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
Simonyan, Karen / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv:1409.1556
Szegedy, Christian / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
Krizhevsky, Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems
He, Kaiming / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
Simonyan, Karen / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv:1409.1556
Szegedy, Christian / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
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