Kirsch Feature의 압축크기에 따른 인쇄체 숫자 인식에서의 성능 비교

Performance Comparison of Various Kirsch Feature for Printed Numeral Recognition

  • 김성우 (부산대학교 신경회로망 및 실세계 응용 연구실) ;
  • 최선아 (부산대학교 신경회로망 및 실세계 응용 연구실) ;
  • 차의영 (부산대학교 신경회로망 및 실세계 응용 연구실)
  • 발행 : 2002.05.01

초록

OCR 시스템에서 feature는 인식성능에 상당히 중요한 역할을 한다. gradient feature는 현재까지 개발되어진 여러 가지 feature들 중에서 폭넓게 사용되고 있는 것 중의 하나이다. 본 논문에서는 변형이 심한 인쇄체 숫자를 실험대상으로 하고, Kirsch mask를 이용한 방향성을 가지는 edge를 추출하여 신경망의 입력벡터로 사용할 때 압축의 크기에 따른 인식성능의 차이를 비교하고, 최적의 벡터크기를 제안한다.

키워드