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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1994.3
- 수록면
- 464 - 470 (7page)
이용수
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본 논문은 크기와 회전 및 위치에 무관하게 필기체 숫자를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 입력이진영상으로부터 Complex-Log Mapping 함수와 2차원 이산 Fourier 변환을 순서적으로 이용하여 크기와 회전 및 위치에 무관한 불변특정을 추출한다. 이 불변특징은 이층의 전방향 신경회로망으로 구현된 인식기에 입력된다. 신경회로망의 학습은 Descending Epsilon 방법을 사용하였다. 전체 2,760자의 sample 데이타중 임의로 선택된 920자는 학습에 사용하였고 나머지 l,840자는 신경회로망의 일반화 능력 평가에 이용하였다. 실험 결과로 828자를 학습에 참여시켰을 때 l,840자의 미학습 데이타에 대해 93.42%의 인식율을 얻었다. 또한 이 때 전체 2,760자에 대해서는 95.36%를 인식하였다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 인식시스템의 구성
3. 실험 및 결과 고찰
4. 결론
참고문헌
저자소개
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