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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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필기 한글을 인식하려면 문자단위 인식보다 자소단위 인식이 유리하다. 자소단위로 문자를 인식하려면 문자영상에서 자소영상을 분리해야 한다. 그러나, 필기 한글은 변형이 많아 자소영상을 정확히 분리하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 우선 조각이라는 자소보다 작은 기본 단위를 정의하여 입력 영상을 조각으로 분해하고, 이들 조각을 재조잫ㅂ하면서 자소를 인식하는 방법을 제안하였다. 그리고, 조각들의 조합에 자소를 할당하는 문제를 제약조건 만족 문제로 정형화(formulation)하였다. 정형화된 필기 한글 자소 인식 문제를 풀기 위해 제약조건 만족 그래프를 정의하고, 한글에 대한 사람의 지식을 이용하여 이 그래프를 효율적으로 탐색하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 실제 필기 한글 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성을 알아 보았다. 실험 결과, 학습 데이터와 테스트 데이터 사이의 인식률 차이가 크지 않아 제안한 방법의 일반화 능력이 좋음을 알 수 있었다. 또, 학습하지 않은 글자에 대한 인식 실험에서 인식률이 테스트 데이터와 작은 차이만을 보였다. 이는 제안한 방법이 모든 필기 한글(11,172자)을 인식할 수 있음을 보여준다.

목차

요약

1. 서론

2. 조각과 조합의 정의

3. 입력영상을 조각으로 나누기

4. 자소 인식기의 설계와 구현

5. 한글 자소 인식과 제약조건 만족 그래프

6. 필기 한글 인식

7. 실험과 결과 분석

8. 결론

참고문헌

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