[논문]획의 방향 코드 조합에 의한 오프라인 필기체 숫자 인식

이찬희; 이상훈; 장수미; 정순호

획의 방향 코드 조합에 의한 오프라인 필기체 숫자 인식
Off-line Handwritten Digit Recognition Using Combination of stroke direction codes 원문보기

이찬희 (부경대학교 전자계산학과) , 이상훈 (부경대학교 전산정보학과) , 장수미 (부경대학교 전산정보학과) , 정순호 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신 공학부)

본 논문은 오프라인 필기체 숫자 인식을 위하여 SOG* 세선화와 방향 코드 생성만으로 전처리를 단순화하여 효율을 높이는 새로운 방법을 제안한다. 본 실험의 객관적 검증을 위해 Concordia 대학교 등의 여러기관의 필기체 숫자 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 98.85% 이상의 인식률을 나타내어 단순한 전처리로 높은 인식률을 얻음으로써 효율성이 높음을 알 수 있다.

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 필기체 숫자에서 방향 코드라는 단순 한 특징을 사용하여 인식률을 향상시키고 속도를 개선하는 오 프라인 필기체 숫자 인식 시스템을 제안한다. 전처리 과정에서 세선화를 수행하여 그 결과로 나온 이미지에서 획을 추출하여 각 획의 방향코드를 생성한 후 이를 인식기의 입력으로 사용한다.
본 논문은 타 논문과 유사한 높은 인식률을 가지며 전처리 작업의 단순화를 이루어 효율성이 높음을 알 수 있다.

제안 방법

복잡한 전처리의 과정을 아주 단순화 시킴으로써 특징 추출에 소요되는 시간을 줄일 수 있었고, 이미지의 크기나 기울기에 제약을 없앴다. 또한 미리 생성해 놓은 코드 패턴들을 학습에 사용하였으므로 특정 데이터베이스의 일부를 학습하고 일부를 테스트하는 방법이 아닌 한 번의 학습으로 모든 이미지를 인식에 시.용할 수 있다.
본 논문의 실험은 숫자 샘플의 일부를 학습에 사용하고 일부 를 인식 테스트하는 기존의 방법 [5, 6]과 달리 필기체 숫자가 지니고 있는 특성을 미리 파악하여 패턴을 저장하여 학습에 사용하고 모든 샘플을 테스트하는 방시을 사용하였다.
본 논믄에서는 오프라인 필기체 숫자인식을 위하여 단순한 전처리로 세선화와 방향 코드를 사용하였다. 빠르고 결과가 우수한 SOG' 세선화 기법을 이용하여 세선화를 수행하고, 세선 화의 결과로 나온 17개의 점으로 획을 분리, 병합한 후 방향 코드를 추출하여 획 인식기의 입력으로 들어가게 된다, 생성된 획과 공간 정보를 이용하여 최종적으로 숫자를 인식하는 방식 이다.
인식기는 각 획 당 은닉층을 갖는 3층 퍼셉트론 구조로 구성 되었으며 입력은 96개(12개 코드 X 8방향), 출력은 15개(15개의 획 패턴.), 은닉충은 실험적으로 42개로 결정하였으며 학습 단계에서는 학습률 0.02, 임계치 0.9, 인식 단계에서는 학습률 0.02, 임계치 0.9로 결정하였다.

대상 데이터

실험은 팬티엄 HI 1GHz, Windows 2000, VC++ 6.0의 환 경에서 실험하였으며 실험에 사용된 숫자 이미지들은 Concordia 대학교의 필기체 숫자 데이터베이스이다.

성능/효과

99.25%, 0.2%, 0.55%, 연세대학교 숫자 데이터베이스에 대해서는 각각 98.85%, 0.4%, 0.71%의 인식률을 나타내었다. Concordia 대학교의 데이터베이스에 대해 실험을 한 다른 논 문들과 비교해보면 임길택[7】 98%, 류강수18〕98.
복잡한 전처리의 과정을 아주 단순화 시킴으로써 특징 추출에 소요되는 시간을 줄일 수 있었고, 이미지의 크기나 기울기에 제약을 없앴다. 또한 미리 생성해 놓은 코드 패턴들을 학습에 사용하였으므로 특정 데이터베이스의 일부를 학습하고 일부를 테스트하는 방법이 아닌 한 번의 학습으로 모든 이미지를 인식에 시.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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