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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.1
- 수록면
- 136 - 142 (7page)
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최근의 인식 시스템 연구들에 의하면 SVM 분류기가 여러 다른 분류기에 비해 우수한 인식 성능을 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 SVM 분류기를 사용하여 필기체 숫자를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 기법에서는 필기체 숫자의 특징으로서 망특징과 Kirsch 연산자에 의한 방향 특징 및 오목특징을 사용하는데, 이중에서 처음 두 특징은 숫자를 이루는 선에 대한 전경 정보를 표현하며, 마지막 특징은 숫자의 배경 정보를 표현하여 상호 보완적인 역할을 수행한다. 본질적으로 SVM은 두 클래스 분류기이므로 이를 다중 클래스 분류기로 사용하기 위해서는 여러 개의 SVM들을 결합하여 사용해야 하는데, 본 논문에서는 “일대일” 방법과 “일대다” 방법을 사용하여 주어진 특징에 대한 인식을 수행하였다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 CENPARMI 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 98.45%의 인식률을 얻을 수 있었다.
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참고문헌 (16)
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/ 1992. / A training algorithm for optimal margin classifiers Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory : 144 ~ 152
/ 1992. / Handwritten digit recognition by neural networks with single-layer training 3 : 962 ~ 968
/ 1994. / A comparative study of different classifiers for handprinted character recognition Pattern Recognition in practice Ⅳ : 437 ~ 448
/ 1995. / Support vector networks : 273 ~ 297
/ 1996. / A multiple feature/resolution approach to handprinted digit and character recognition 7 : 304 ~ 311
/ 1992. / Handwritten digit recognition by neural networks with single-layer training 3 : 962 ~ 968
/ 1994. / A comparative study of different classifiers for handprinted character recognition Pattern Recognition in practice Ⅳ : 437 ~ 448
/ 1995. / Support vector networks : 273 ~ 297
/ 1996. / A multiple feature/resolution approach to handprinted digit and character recognition 7 : 304 ~ 311
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