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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 전처리 단계를 통해 입력 데이터를 적절하게 처리한 후, 인식 단계에서 주성분 분석 기법 (Principal Component Analysis)을 적용하예7] 데이터의 차원을 줄여 인식하는 방법을 제안함으로써 문자 인식시 계산량을 줄이는 효율적인 방법을 제안한다. ■■
- 그를 위해 전처리단계를 거친 각 문자의 특징을 나타내는 8방향 체인 코드로 이루어 진 학습데 이 터 들과 인식 데 이 터 에 PCA를 적용하여, 차원수를 줄임으로써 문자인식에 쓰이는 데이터의 양을 줄여 계산량을 줄이고자 하였고 따라서 인식 시간을 줄이고자 하였다. 또한, 각 문자에 대한 평균 성분값을 구함으로써 문자 인식 시모든 학습데이터를 검사하는 것이 아니라 각 문자를 대표하는 평균 성분값들만을 검사하게 함으로써 인식 효율을 높이고자 하였다.
- 본 논문에서는 기존의 온라인 문자 인식 기법들이 가지고 있는 많은 계산량과 메모리 사용을 줄이기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 그를 위해 전처리단계를 거친 각 문자의 특징을 나타내는 8방향 체인 코드로 이루어 진 학습데 이 터 들과 인식 데 이 터 에 PCA를 적용하여, 차원수를 줄임으로써 문자인식에 쓰이는 데이터의 양을 줄여 계산량을 줄이고자 하였고 따라서 인식 시간을 줄이고자 하였다.
- 본 장에서는 현재까지 문자 인식에 관한 연구들이 어떻게 이루어져 왔는가에 관한 흐름에 대해서 살펴보고자 한다. 문자 인식 시스템은 입력 필기 데이터와 그 시스템이 가진 정보, 즉 유한개의 모델을 적절한 기준에 따라 비교하고, 판단을 내리는 구조를 가지고 있다.
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