DOI QR코드

DOI QR Code

구조적 특징기반 자유필기체 숫자인식 알고리즘

A Recognition Algorithm of Handwritten Numerals based on Structure Features

  • 송정영 (배재대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2018.10.01
  • 심사 : 2018.12.07
  • 발행 : 2018.12.31

초록

필기체 숫자인식은 일반적으로 높은 인식률과 문맥 독립이 요구되고 있고, 쓰는 사람에 따라서 많은 차이점이 있어서 자유 필기체 숫자는 인식이나 알고리즘작성에 아직도 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는, 필기체 숫자의 특성을 분석하고, 구조적 특징기반 자유 필기체 숫자인식 알고리즘을 새롭게 제안한다. 주어진 필기 숫자에 대하여, 끝점과 분기점, 수평선과 함께 숫자의 구조적 특징을 연구한다. 이 방법은 확장된 구조적 특징 알고리즘으로 제안되어 강인하며, 그리고 본 연구에서 제안한 구조적 특징에 기반 한 결정 트리(decision tree)는 필기체 숫자 자동인식방법에 구조적으로 기여한다. 본 알고리즘이 다른 방법과 비교하여 인식률과 강인성이 우수함을 실험결과로 보여주었다.

Because of its large differences in writing style, context-independency and high recognition accuracy requirement, free handwritten digital identification is still a very difficult problem. Analyzing the characteristic of handwritten digits, this paper proposes a new handwritten digital identification method based on combining structural features. Given a handwritten digit, a variety of structural features of the digit including end points, bifurcation points, horizontal lines and so on are identified automatically and robustly by a proposed extended structural features identification algorithm and a decision tree based on those structural features are constructed to support automatic recognition of the handwritten digit. Experimental result demonstrates that the proposed method is superior to other general methods in recognition rate and robustness.

키워드

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0001.png 이미지

그림 1. 끝점 Fig. 1. 9 Neighborhoods of endpoints

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0002.png 이미지

그림 2. 3개 교차점 Fig. 2. 9 Neighborhoods of three-crossing point

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0003.png 이미지

그림 3. 4개 교차점 Fig. 3. 9 Neighborhoods of four-crossing point

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0004.png 이미지

그림 4. 끝점구조의 8가지 분류 Fig. 4. 8 Probes for Recognition of Endpoint Structure

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0005.png 이미지

그림 5. 숫자 “2”의 끝점 결과 Fig. 5. Drawing of Endpoint Structure in Numeral Characters

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0006.png 이미지

그림 6. 3교차점의 16가지 분류 Fig. 6. 16 Probes for Recognition of Three-crossing Point Structure

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0007.png 이미지

그림 7. 숫자 “2”의 3교차점 결과 Fig. 7. Drawing of Three-crossing Structure in Numeral Characters

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0008.png 이미지

그림 8. 4교차점의 2가지 분류 Fig. 8. 2 Probes for Recognition of Four-crossing Point Structure

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0009.png 이미지

그림 9. 4교차점 결과 Fig. 9. Drawing of Four-crossing Structure in Numeral Characters

OTNBBE_2018_v18n6_151_f0010.png 이미지

그림 10. 결정 트리 Fig. 10. Decision Tree

표 1. 필기 숫자의 예 Table 1. Some examples adopted in handwritten numeral test

OTNBBE_2018_v18n6_151_t0001.png 이미지

참고문헌

  1. Dadong Zhao, Jeong-Young Song, A Study on the Face Expressive Recognition based on the Skin Color and the Face Geometric Characteristics. Master Thesis, Dept. of Computer Engineering, PaiChai Univ. S. Korea, pp.42-48, 2010.
  2. Dadong Zhao, Jeong-Young Song, A Study on the Face Recognition based on the Face Geometrical Characteristics[C]. Proceeding Conference, KyeongKi Univ. S. Korea,2010,pp.21-27.
  3. Huchuan Lu,Pei Wu,Hui Lin,Deli Yang. Automatic Facial Expression Recognition[C]. Lecture Notes in Computer Science.2006,3972:63-68.
  4. Li Sanping, Yue Zhenjun. Realization of handwritten numeral recognition system based on PNN with MATLAB[J].Journal of Military Communications Technology, 2005, 3(26):54- 57.
  5. Laurence Likforman-Sulem, Marc Sigelle. Recognition of degraded handwritten digits using dynamic Bayesian networks [J]. Document recognition and retrieval XIV: Proceedings of SPIE, 2007.
  6. JC P.W SA - JSR 172,J2M E Web Services 1.0 [S- O L]. http://jcp.org/en/jsr/detail?id= 172, 2004.3.3.
  7. Nokia Forum. Introduction To Web Services In Nokia Devices [EB /OL].http://www.forum.nokia.com/main.html. 2004.6.10.