Feature Classification of Hanguel Patterns by Distance Transformation method

거리변환법에 의한 한글패턴의 특징분류

In this paper, a new algorithm for feature extraction and classification of recognizing Hanguel patterns is proposed. Inputed patterns classify into six basic formal patterns and divided into subregion of Hanguel phoneme and extract the crook feature from position information of the each subregion. Hanguel patterns are defined and are made of the indexed-sequence file using these crook features points. Hanguel patterns are recognized by retrievignt ehses two files such as feature indexed-sequence file and standard dictionary file. Thi paper show that the algorithm is very simple and easily construct the software system. Experimental result presents the output of feature extraction and grouping of input patterns. Proposed algorithm extract the crooked feature using distance transformation method within the rectangle of enclosure the characters. That uses the informationof relative position feature. It represents the 97% of recognition ratio.

본 논문에서는 한글문자패턴의 새로운 특징추출 및 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력된 패턴을 한글기본 6형식으로 분류하고 자소분리를 시행한 후 각 자소별 위치에 따른 굴곡특징점을 추출하였다. 이 특징점에 의해 입력문자의 내용을 정의하고 이를 색인-순차 파일로 구성하였다. 이 파일과 표준사전화일과의 검색으로 인식처리토록 하였다. 간단한 알고리즘으로 인한 처리시간의 단축과 소프트웨어 작성이 용이함을 보였다. 실험의 결과는 입력패턴의 특징추출과 분류의 결과를 나타내준다. 제안된 알고리즘은 문자를 이루는 최소 4각형 안에서 거리변환을 시켜 굴국특성을 추출하여 이들이 갖고 있는 상대 위치 정보를 이용한 것이 특징으로 실험을 통해 97%의 인식율을 나타내었다.