초록

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본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.

본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 분할 대상 생성기는 개방 연산분할기, 원분할기, 교차점 분할기, 중심 라인 분할기로 이루어져 있다. 네 종류의 분할기에 대해 알아보자.

가설 설정

• w : the width of the component.
• 나) 원분할기: 원 주변에서는 접촉 숫자 간 비교적 넓은 길이의 접촉이 많이 생성된다. 원에 포함된 교차점에 대해 수직에 가까이 연결된 2개의 교차점을 잇는 분할선으로 분할하는 방식이다.

제안 방법

• 미국 NIST의 필기 데이터 증 필 필기기 숫자 열에 대해 실험을 수행하였다. 접촉이 있는 문자열 394개에 대해서 330개를 정확하게 분할 및 인식함으로 83.
• 본 연구에서는 분할올 전제로 한 숫자 열 분할 방식을 개선하였고, Premitive를 생성한 후 인식하는 경우의 장점을 이용하여 분할 및 인식성능올 향상시켰다.
• 각 모든 접촉성 분 간에 모든 경로를 생성하는 경우 최적 경로를 찾을 때 많은 시간이 소요하게 된다. 이를 방지하기 위해서 불필요한 경로 제거 작업을 수행하였다. 앞뒤 접촉 성분 간의 연결 이외의 다종 연결인 경우 연결을 통해 생성 낱자인 경우 해당 경로를 그대로 두고 그렇지 못한 경우에는 경로를 제거하였고, 이 알고리즘을 [그림 괴.

이론/모형

• 연결 성분 분석 결과로 생성된 연결성분 중 둘 이상의 숫자의 접촉으로 이루어진 연결 성분을 구별해 내고, 이를 분할하는 과정을 반복하는 단계이다. 둘 이상의 숫자의 접촉으로 이루어진 연결 성분 올 구분을 위해선형 분할함수 (Linear Discriminant Function )을 이용하여 구분한다 [2].
• 연결 성분을 분석할 때는 BFS( Breadth First Search ) 방식을 사용하였고, 각기 다른 연결 성분 간에는 다른 Label을 부여함으로 각각을 구분하였다.

성능/효과

• 위의 실험의 단계 2에서 적합한 분할 샘플을 생성하는 것은 좋은 결과를 얻었으나, 분할 샘플 중 최적의 분할 샘플을 선택하는 것은 신경망이 담당했고, 신경망의 결과만으로 분할 샘플을 선택하는 것은 어려움이 있었다. 여러 개의 분할 샘플에서 최적의 분할 샘플을 선택하는 일을 신경망뿐 아니라 선택하는 보조 알고리즘을 추가하면, 전반적인 결과가 향상될 것으로 보인다.
• 7%의 분할맟 인식률을 보였다. 전체 데이터 5936개 중에서 5590개를 분할 및 인식함으로 94.17%의 결과 롤 얻었다.
• 미국 NIST의 필기 데이터 증 필 필기기 숫자 열에 대해 실험을 수행하였다. 접촉이 있는 문자열 394개에 대해서 330개를 정확하게 분할 및 인식함으로 83.7%의 분할맟 인식률을 보였다. 전체 데이터 5936개 중에서 5590개를 분할 및 인식함으로 94.

후속연구

• 위의 실험의 단계 2에서 적합한 분할 샘플을 생성하는 것은 좋은 결과를 얻었으나, 분할 샘플 중 최적의 분할 샘플을 선택하는 것은 신경망이 담당했고, 신경망의 결과만으로 분할 샘플을 선택하는 것은 어려움이 있었다. 여러 개의 분할 샘플에서 최적의 분할 샘플을 선택하는 일을 신경망뿐 아니라 선택하는 보조 알고리즘을 추가하면, 전반적인 결과가 향상될 것으로 보인다. 그 외에는 좋은 성능을 나타내었다.

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