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문제 정의
- 따라서 문서 인식을 수행하기 위해서 처리 대상이 되는 문서는 문자열 영상으로 분리되어야 하고 각각의 문자열 영상은 단어 단위로의 분리가 필요하다. 본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리 방법을 제안한다.
- 본 논문의 목표는 필기 영문 문자열의 단어 분리를 위해 제안된 세 가지 거리 척도에 대하여 군집화에 기반한 세 가지 분류방법을 적용하여 한글 문자열의 단어 분리를 위한 최적의 조합을 찾는 것이다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 얻어진 gap들의 집합을 {g1,…,gn} 이라 하자. 그리고 이들이 분류될 클래스의 집합을 {ICG, IWG} 이라 정의하자.
가설 설정
- 크기 정보를 사용한다. Gap 크기만을 사용하여 단어 분리를 수행하기 위해 주어진 문자열 영상에 두 가지 가정을 한다. 첫 번째, 단어와 단어사이에는 띄어쓰기가 되어있다고 가정한다.
- Gap 크기만을 사용하여 단어 분리를 수행하기 위해 주어진 문자열 영상에 두 가지 가정을 한다. 첫 번째, 단어와 단어사이에는 띄어쓰기가 되어있다고 가정한다. 두 번째, 문자와 문자 사이에 존재하는 gap(ICG: Inter-Character Gap)의 크기보다 단어와 단어 사이에 존재하는 gap(IWG: Inter-Word Gap)의 크기가 더 크다고 가정한다.
- 첫 번째, 단어와 단어사이에는 띄어쓰기가 되어있다고 가정한다. 두 번째, 문자와 문자 사이에 존재하는 gap(ICG: Inter-Character Gap)의 크기보다 단어와 단어 사이에 존재하는 gap(IWG: Inter-Word Gap)의 크기가 더 크다고 가정한다. 본 논문에서는 첫 번째 가정 하에 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 0의 값을 갖는 부분, 즉 횐-런(white-run)을찾아 gap이라 한다.
- 본 논문에서는 주어진 gap을 두 부류로 분류하기 위한 특징으로 gap 크기 정보만을 사용하고, 이 때문에 문자열 영상에 대하여 두 가지 가정을 하였다. 그러나 실험 데이타에서도 관측할 수 있듯이 실제 문자열 영상데이타들에서 그러한 가정들을 완전히 만족하지 못하는 경우가 종종 발생한다.
- 두 번째, 문자와 문자 사이에 존재하는 gap(ICG: Inter-Character Gap)의 크기보다 단어와 단어 사이에 존재하는 gap(IWG: Inter-Word Gap)의 크기가 더 크다고 가정한다. 본 논문에서는 첫 번째 가정 하에 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 0의 값을 갖는 부분, 즉 횐-런(white-run)을찾아 gap이라 한다. 또한 수직방향 투영방법으로 gap을 찾기 위해서는 문자열 영상의 기울어짐이 적어야 한다.
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