- HMM을 이용한 수기숫자 인식에 관한 연구
- ㆍ 저자명
- 조민환,Cho. Meen Hwan
- ㆍ 간행물명
- 韓國컴퓨터情報學會論文誌
- ㆍ 권/호정보
- 2004년|9권 3호|pp.121-125 (5 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국컴퓨터정보학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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대부분의 수기 숫자 인식 시스템에서는 자모 형태를 이용한 특징 점 추출과, 형태소 적 분석기법을 많이 사용하였다. 본 연구에서는 체인코드를 사용하고, 생성된 체인코드를 미분하여 최소 값이 되는 미분코드를 만들었다. 이 미분코드는 대부분의 수기 숫자에 적용해 본 결과 숫자 변별력이 매우 뛰어남을 알 수 있었다. 처리 순서는 몇 개의 수기숫자를 전 처리하고, 체인코드와 미분코드를 생성 한 후, HMM 인식 네트워크를 사용하여 숫자 인식하였다. 처리 결과 96.1%의 수기숫자를 인식하였으며, 매우 심하게 왜곡된 숫자는 인식하지 못하였다.
In the most of recognizing systems of hand-written numbers. extraction of feature shape by using character elements shapes and a method of morphological analysis by using then extraction of feature shapes were usually used. In this paper, however, peculiar chain-code is used, and differential code which gets minimal value by differentiating the chain-code which is generated by the peculiar chain-code is made. We found this differential code is very successful in discriminating hand-written numbers according to the result of applying to most of the hand-written numbers. Testing recognition of hand-written numbers by HMM network. From the results, we can recognize of 96.1 percentage hand-written numbers but can not recognize extremely distorted hand-written numbers.