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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 가을 학술발표논문집 제20권 제2호
발행연도
1993.10
수록면
1,267 - 1,270 (4page)

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역전파 신경망을 이용한 필기체 숫자 인식은 입력 영상의 변형이나 잡영 등을 효과적으로 흡수할 수 있을 뿐만 아니라 일반화 능력을 가짐으로써 다양한 형태의 필기 데이타에 대하여 일반적으로 우수한 인식 성능을 보여준다. 그러나, 이러한 역전파 신경망은 문제의 크기나 복잡도가 커질 경우 학습 시간이 증가하며 국부적인 최소 영역에 빠질 위험이 있어 최적화된 모델을 얻지 못할 수도 있다.
본 연구에서는 무제약 필기체 숫자를 인식하는데 있어서 기존의 역전과 신경망 모델을 이용한 방법의 성능을 향상시키기 위하여 전역적인 탐색을 수행하는 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 초기 가중치를 결정함으로써 국부적인 최소 영역에 빠지지 않도록 하였다. 캐나다 Concordia 대학교의 필기체 숫자 데이타베이스에 대한 실험을 통하여, 유전자 알고리즘을 기존의 역전파 신경망과 결합시킬 경우 오프라인 필기체 숫자 인식에 있어서 오인식률과 기각률을 대폭 줄이며, 또한 학습 속도의 개선에 있어서도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 필기체 숫자 인식 관련 연구

Ⅲ. 필기체 숫자 인식을 위한 역전파 신경망 구조

Ⅳ. 최적의 해를 찾기 위한 유전자 알고리즘

Ⅴ. 제안된 결합형 구조

Ⅵ. 실험 및 결과 분석

Ⅶ. 결론 및 앞으로의 연구 방향

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