Handwritten Hangul Word Recognition from Small Vocabulary using Grapheme Combination Type

자모 결합 유형을 이용한 적은 어휘에서의 필기 한글 단어 인식

  • Jin, Yu-Ho ;
  • Kim, Ho-Yeon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Kim, In-Jung (Dept. of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ;
  • Kim, Jin-Hyeong (Dept. of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology)
  • Published : 2001.01.01

Abstract

필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)

Keywords

References

  1. G. Kim and V. Govindaraju, A Lexicon Driven Approach to Handwritten Word Recognition for Real-Time Applications , IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 4, April 1997 https://doi.org/10.1109/34.588017
  2. R. Bozinovic and S. Srihari, Off-Line Cursive Script Word Recognition , IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence Vol. 11, No. 1 pp. 68-83 January 1989 https://doi.org/10.1109/34.23114
  3. M. Leroux, J. Salome and J. Badard, Recognition of Cursive Script Words in a Small Lexicon , 1st International Conference on Document Analysis and Recognition, pp.774-782, 1991
  4. M. Cote, E. Lecolinet, M. Cheriet and C. Suen, Automatic Reading of Cursive Scripts Using a Reading Model and Perceptual Concepts , First Issue of International Journal of Document Analysis and Recognition, 1997 https://doi.org/10.1007/s100320050002
  5. R. Powalka, N. Sherkat and R. Whitrow, Word Shape Analysis for a Hybrid Recognition System , Pattern Recognition, Vol.30, No. 3, pp.421-445, 1997 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(96)00093-3
  6. D. Elliman and I. Lancaster, A Review of Segmentation and Contextual Analysis Techniques for Text Recognition , Pattern Recognition, Vol.23, No.3/4 pp.337-346, 1990 https://doi.org/10.1016/0031-3203(90)90021-C
  7. J. Simon, Off-Line Cursive Word Recognition , Proc. of IEEE, Vol. 80, No. 7, July, pp.1150-1161, 1992 https://doi.org/10.1109/5.156476
  8. A. Senior and A. Robinson An Off-Line Cursive Handwriting Recognition System , IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 3, pp.309-321, March 1998 https://doi.org/10.1109/34.667887
  9. R. Casey and E. Lecolinet, A Survey of Methods and Strategies in Character Segmentation , IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.18, No. 7, pp.690-706, July 1996 https://doi.org/10.1109/34.506792
  10. H. Kim and J. Kim, Handwritten Korean Character Recognition Based on Hierarchical Random Graph Modeling , 6th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, pp.577-578, 1998
  11. E.Fredkin, Trie memory , Communications of ACM, Vol. 3., No. 9, pp.490-500, 1960 https://doi.org/10.1145/367390.367400
  12. K. Kang, J. Suh and J. Kim Skeletonization of Grayscale Character Images Using Pixel Superiority Index , IAPR Workshop on Document Analysis Systems, pp.326-335, 1998
  13. 권재욱, 계층적 신경망을 이용한 다중 크기의 다중 활자체 한글문서 인식 , KAIST 석사학위 논문, 1991
  14. 황순자 and 김문현, 자소 클래스 인식에 의한 off-line 필기체 한글 문자 분할, 한국정보처리학회 논문지 제3권 제4호, pp.1002-1013, 1996
  15. Y.S. Hwang and S.Y. Bang, Recognition of a Handwritten Korean Character By Combining Segments Using Constraint Satisfying Graph , 6th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, pp.515-526, 1998
  16. M. Koga, R. Mine, H. Sako, and H. Fujisawa, Lexical Search Approach for Character-String Recognition IAPR Workshop on Document Analysis Systems, pp.237-251, 1998
  17. R. Bozinovic and S. Srihari, A String Correction Algorithm for Cusive Script Recognition , IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.4, No.6, November 1982
  18. E. Lecolinet and O. Baret, Cursive Words Recognition: Methods and Strategies , Fundamentals in Handwriting Recognition, Springer-Verlag, pp.235-263, 1993
  19. S. Madhavanath and V. Govindaraju, Holistic Lexicon Reduction , 3rd Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, pp.71-81, 1993
  20. 이충식, Handwritten Hangul Word Segmentation, personal communication
  21. J.T. Favata, S.N. Srihari and V. Govindaraju, 'Off-Line Handwritten Sentence Recognition,' Proc. IWFHRV6, pp.171-176, Essex, England, 1996