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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
753 - 756 (4page)

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패턴정합을 이용한 대규모 인쇄체 문자인식의 인식속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 특징들이 비슷한 문자들을 하나의 클러스터로 만들어 비교대상이 되는 문자의 갯수를 줄임으로써 인식 속도를 고속화하는 것이다. 본 연구에서는 K_means 알고리즘과 동일한 문자에서 생겨날 수 있는 변형을 효과적으로 흡수할 수 있고, 처리속도로 빠른 코호넨 네트워크에 교사 학습 방법을 선택하여 결합하므로써 클로스터내에 소속되는 문자들의 분포 상태를 개선하였다. 사용빈도가 높은 한글 522자를 대상으로 실험한 결과 K_means 알고리즘만을 이용한 방법보다 훨씬 좋고 안정된 분류율을 나타냄으로써 최종인식률에는 큰 영향없이 인식시간을 1/6로(클러스터수=60) 단축시켰다.

목차

-요약-

1. 서론

2. 특징량의 구성 및 코호넨 네트워크

3. 신경망에 의한 대분류 방법

4. 대분류 실험 및 상세분류 실험 결과 및 분석

5. 결론 및 앞으로의 연구방향

<감사의 글>

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