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한자인식을 위해 구조적 정보를 이용하는 방법의 인식 성능은 전 처리 단계에서 분리된 한자획의 질에 의해 좌우된다. 본 논문에서는 구조적 한자 인식의 전처리 단계로 근사 컨백스와 모폴로지를 이용한 한자의 획 성분 추출 방법을 제안한다. 한자의 획 중 서로 겹치는 부분을 효과적으로 추출하기 위해, 입력 이미지의 한 세그먼트가 획으로 간주되기 위한 조건으로 세그먼트의 근사컨백스 정도를 사용하고, 모든 연산을 병렬 하드웨어 상에서 구현하기 쉬운 모폴로지 연산을 사용해 구현한다. 주어진 방법의 효율성을 입증하기 위해 획 추출 시스템을 구현하고 테스트한 결과 우수한 분리 결과를 나타냈다.

목차

요약

1. 서론

2. 모폴로지와 근사 컨백스 정도

3. 획 추출

4. 실험 결과 및 분석

5. 결론

참고문헌

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