한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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- Pages.853-855
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
필기 데이터 인식을 위한 이산 HMM과 연속 확률밀도 HMM에서의 HMM구조 최적화 기준 분석
Analysis of HMM Topology Criteria on Discrete HMM and Continuous-Density HMM for Handwriting Recognition
- PARK Mi-Na (Department of Computer and Information Communications Engineering, Kangwon National University) ;
- HA Jin-Young (Department of Computer and Information Communications Engineering, Kangwon National University)
- 발행 : 2005.07.01
초록
은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조 최적을 위한 모델 선택 방법에 많은 방법들이 연구되어지고 있다. HMM의 구조를 어떻게 최적으로 정해야 하는 가에 대해 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood(ALC1)를 제안하였고 이를 모델 선택 기준인 BIC와의 결합(ALC2)하여 필기 데이터에 대해 실험한 결과 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 Discrete HMM에도 적용하여 제안된 ALC2가 HMM 구조를 최적화하는 모델 선택 기준임을 Continuous-Density HMM과 비교하여 실험 검증 한다.
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