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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제2호
발행연도
1998.2
수록면
348 - 356 (9page)

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본 논문은 1) 최근의 오프라인 필기체 영ㆍ숫자 인식에서 사용된 특징의 성능을 정량적으로 비교하고, 2) 개별 특징에 대한 실험 결과를 근거로 특징 결합에 의한 접근 방법의 성능을 실험하고자 한다. 이를 위하여, 특징을 기하/위상학적 특징, 통계적 특징, 영상변환 특징인 3가지 부류로 분류하였다. 각 부류에 대하여, 4개 또는 6개의 특징을 선택하고, 신경망 인식기와 NIST 데이타 베이스를 사용하여 인식 성능을 실험하였다. 개별 특징에 대한 인식 성능을 비교하여, 14개의 특징 중에서 인식률 기준으로 기울기 특징, 구조적 특징, UDLRH 특징, 8×8 망 특징의 상위 4개 특징을 선택하였다. 이들 4개의 특징으로 조합된 결합 특징을 사용하여 인식 실험을 반복하였다. 실험 결과, 1) 전체적으로 인식률 측면에서, 기하/위상학적 특징이 통계적 특징과 영상 변환 특징에 비하여 성능이 우수하였고, 2) 기하/위상학적 특징에서는 다른 특징에 비하여 기울기 특징, 구조적 특징, UDLRH 특징이 성능이 우수하였다. 3) 기울기 특징, 구조적 특징, UDLRH 특징, 8×8 망 특징으로 조합된 특징 결합 실험 결과, 특징 결합에 의한 접근 방법이 인식률을 증대시킬 수 있는 것을 확인 할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 특징 분류

3. 특징별 인식 실험

4. 토론 및 분석

5. 결론

참고문헌

저자소개

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