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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.12
- 수록면
- 2,761 - 2,768 (8page)
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본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 필기체 숫자영상의 특징추출
Ⅲ. SVM 분류기에 의한 다중 클래스 인식기
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
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1. [학술지(정기간행물)] - S. W. Lee / 1996 / Off-line recognition of totally unconstrained handwritten numerals using multilayer cluster neural network / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18 (6) : 648 ~ 652
2. [학술지(정기간행물)] - J. T. Favata / 1996 / A multiple feature/resolution approach to handprinted digit and character recognition / International Journal of Imaging Systems and Technology 7 : 304 ~ 311
3. [학술지(정기간행물)] - C. L. Liu / 2003 / Handwritten digit recognition: benchmarking of state-of-the-art techniques / Pattern Recognition 36 : 2271 ~ 2285
4. [학술지(정기간행물)] - M. Shi / 2002 / Handwritten numeral recognition using gradient and curvature of gray scale image / Pattern Recognition 35 : 2051 ~ 2059
5. [학술지(정기간행물)] - C. L. Liu / 2004 / Handwritten digit recognition: investigation of normalization and feature extraction techniques / Pattern Recognition 37 : 265 ~ 279
2. [학술지(정기간행물)] - J. T. Favata / 1996 / A multiple feature/resolution approach to handprinted digit and character recognition / International Journal of Imaging Systems and Technology 7 : 304 ~ 311
3. [학술지(정기간행물)] - C. L. Liu / 2003 / Handwritten digit recognition: benchmarking of state-of-the-art techniques / Pattern Recognition 36 : 2271 ~ 2285
4. [학술지(정기간행물)] - M. Shi / 2002 / Handwritten numeral recognition using gradient and curvature of gray scale image / Pattern Recognition 35 : 2051 ~ 2059
5. [학술지(정기간행물)] - C. L. Liu / 2004 / Handwritten digit recognition: investigation of normalization and feature extraction techniques / Pattern Recognition 37 : 265 ~ 279
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