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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제10호
발행연도
1997.10
수록면
1,043 - 1,052 (10page)

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본 논문은 신경망 가지치기에 근거한 특징 선택 방법의 필기체 문자 인식에의 적용을 시도한 것으로 및 기초 주요 실험 결과를 보여준다. 특징이 추출된 후 다층 퍼셉트론 인식기의 입력에 주어진다고 가정하고, 훈련이 끝난 인식기에서 출력가중치가 매우 작은 입력 노드들을 휴리스틱에 근거하여 삭제하는 상호적인 가지치기 방법을 적용한다. 이러한 가지치기를 적용함으로써 특징 공간의 차원감소 결과를 얻게된다. 가지치기를 적용한 경우와 적용하지 않은 경우에 대하여 기울기 특징, UDLRH 오목성 특징, 매쉬 특징, Haar 특징을 이용하여 필기체 영어, 숫자와 한글 자소 인식 실험을 수행하였다. 실험을 수행한 결과, 기울기 특징과 UDLRH 오목성 특징의 경우 가지치기를 적용하지 않은 경우의 정인식률에 비하여 인식률이 최고 1.34% 저하되는 범위에서 특징 벡터의 약 20%에 해당되는 입력 노드를 삭제할 수 있음을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 특징 선택 및 신경망 노드 가지치기

3. 문자인식에 있어서의 특징 선택

4. 실험

5. 분석 및 토론

6. 결론

참고문헌

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