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문자인식 분야의 기계학습 기법 원문보기

정보과학회지 = Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, v.25 no.3 = no.214, 2007년, pp.12 - 20  

손화정 (전남대학교) ,  김수형 (전남대학교)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본고에서는 문자인식 기술에 대한 개괄적인 소개와 이러한 기술이 문자인식의 다양한 자동화 분야에 효과적으로 응용될 수 있음을 살펴보았다. 그리고 문자인식 시스템 구축을 위한 대표적인 기계학습 알고리즘의 학습 방법에 대해 간략히 서술하였다.
  • 본고에서는 앞서 나열한 패턴인식 기술 중 문자가 포함된 다양한 형태의 문서들을 인식하는 문자인식 (character recognitioiO 기술에 대한 개념, 응용 분야, 기계학습(machine learning) 알고리즘 등을 개괄적으로 고찰한다. 제 2절에서는 문자인식 기술의 정의를 살펴보고 문자의 입력 장치 또는 입력 방식에 따라 문자인식 기술을 분류한다.
  • 이들 기계학습 알고리즘의 훈련 과정은 공통적으로 각 클래스별 판별함수를 결정짓는 가중치 벡터를 계산하고자 하는 것을 목적으로 한다. 단, 확률 통계적 방법에 속하는 HMM과 Bayes 결정규칙의 경우에는 신경망이나 SVM과는 달리, 판별함수의 값이 통계에 근거한 확률로 주어지기 때문에 입력 데이터 X 가 클래스 皿에 속할 확률 叫.

가설 설정

  • 수 있다. 은닉층의 노드의 수는 血라 가정한다.
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참고문헌 (25)

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