We present a robust off-line method recognizing handwritten digits by only using stroke direction codes as a feature of handwritten digits. This method makes general 8-direction codes for an input digit and then has the multi-layered neural networks learn them and recognize each digit. The 8-direction codes are made of the thinned results of each digit through SOG*(Improved Self-Organizing Graph). And the usage of these codes simplifies the complex steps processing at least two features of the existing methods. The experimental result shows that the recognition rates of this method are constantly better than 98.85% for any images in all digit databases.
The Journal of Information Technology and Database
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v.4
no.2
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pp.65-78
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1998
본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.387-390
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2014
본 논문에서는 현대사회에서 응용분야가 광범위하고, 높은 인식율과 빠른 처리속도를 위하여 많은 연구가 진행되어왔던 오프라인 필기체 인식 중 디지털 펜을 위한 새로운 필기체 문자 인식 시스템과 이를 이용한 화상 채팅 시스템을 제안한다. 이 시스템의 문자 인식에 필요한 처리는 체인코드에 기반하며 유니코드와 획 코드를 이용하여 처리하는 필기체 문자 인식 시스템으로, 일반적으로 터치 패널이 없는 데스크 탑 과 노트북에서도 터치 펜 기능을 가능하게 하는 디지털 펜을 위한 필기체 문자 인식 시스템이며 화상 채팅은 WSAEventSelect Model을 사용하여 제작한 시스템이다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.285-288
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2004
온라인 필기체 한자는 동일인의 동일 문자조차도 회수, 획순 및 형태의 변화가 다양할 뿐만 아니라 인식 대상이 방대하여 인식이 매우 어렵다. 또한 한자는 기본 자소의 조합에 의한 글자가 아닌 각각의 글자가 독립적으로 이루어져 있어 연속된 획들 간의 관련도를 파악하기 어렵고 획수도 1획에서 28획까지 다양하게 분포를 한다. 따라서 본 연구에서는 대분류 단계로 시작획 비교를 하고 이어진 세분류 단계에서 문자의 특징으로 방향코드와 특이점을 추출해내고 획수를 고려하여 DP 정합을 하는 2단계 인식 시스템을 제안하였다. 이로써 최적의 속도로 입력한 문자를 찾아낼 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.395-397
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2003
온라인 필기 인식기의 필기 모델을 응용하여 오프라인 한글 필기의 필기 궤적을 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 사용한 온라인 모델은 HMM의 망으로 구성한 조합형 한글 필기 모델 BongNet이다. 그리고 시계열 신호의 길이에 대한 모델이 전혀 없는 표준 HMM 대신 동적인 연속 출력 nonstationary HMM 을 이용한 방법을 기술하였다. 획 추적 계산 과정에는 프레임 동기 알고리즘을 적용한다 HMM의 각 상태는 가능한 필기 궤적상의 위치에 대한 정보를 기록한다. 매 시각마다 최종 상태의 후보 중에서 모든 획을 완전히 지나는 경로가 있는지를 조사한다. 본 방법은 문자영상에서 온라인 시계열 코드를 만들어 가는 과정이며 코드와 동시에 인식결과를 출력한다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.229-236
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2016
In this paper, we suggest new technology that can draw characters at a long distance by tracking a hand and analysing the trajectories of hand positions. It's difficult to recognize the shape of a character without discriminating effective strokes from all drawing strokes. We detect end points from input trajectories of a syllable with camera system and localize strokes by using detected end points. Then we classify the patterns of the extracted strokes into eight classes and finally into two categories of stroke that is part of syllable and not. We only draw the strokes that are parts of syllable and can display a character. We can get 88.3% in classification accuracy of stroke patterns and 91.1% in stroke type classification.
본 논문은 전산 유체 역학에서 필요한 3차원 다구획 격자구성 프로그램을 개발한 것이다. 유동장에 격자를 구성하는 것은 유동해석 방정식을 푸는 것 보다 일반적으로 시간이 더 소요되므로 격자구성 시간을 단축하기 위해서 사용자 편의를 도모하는 컴퓨터 화면과의 대화형 코드를 개발하였다. PIGG라고 부르는 본 격자구성 프로그램은 형상 모델링, 표면격자 구성, 유동장격자 생성, 그리고 격자의 재구성에 이르는 일련의 과정이 대화형/화면게시 형태로 수행된다. 본 PIGG를 이용하여 전통적인 전투기 형상 격자를 구성한 결과 많은 시간을 단축할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.407-409
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2000
본 논문에서는 Web 기반의 원격 교육 환경에서 강사와 학습자 모두에게 도움을 줄 수 있는 판서장면 MPEG Stream Data에서의 온라인 문자 인식 방법에 대하여 연구하였다. 강사가 별도의 프리젠테이션 자료를 만들 필요 없이 직접 판서한 MPEG Stream Data로부터 초당 3 Frame을 Sampling 한 후, 각 Frame에 Laplacian 마스크를 이용한 윤곽선 검출, Frame간 빼기 그리고 세선화 등의 영상처리 기법을 적용하여 문자인식에 필요한 좌표 값과 방향코드 등의 특징을 추출하였다. 좌표 값은 세선화 된 획의 중간 Pixel의 좌표 값이며, 구해진 좌표 값들을 이용하여 8방향 코드와 가상 획 코드를 구한 다음, 이 특징들을 사용해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 학습시키고 한글 문자 인식을 행하였다.
The purpose of this paper is a design and implementation for korean character and pen-gesture recognition system in multimedia terminal, PDA and etc, which demand both a fast process and a high recognition rate. To recognize writing-types which are written by various users, the korean character recognition system uses a database which is based on the characteristic information of korean and the stroke information Which composes a phoneme, etc. In addition. it has a fast speed by the phoneme segmentation which uses the successive process or the backtracking process. The pen-gesture recognition system is performed by a matching process between the classification features extracted from an input pen-gesture and the classification features of 15 pen-gestures types defined in the gesture model. The classification feature is using the insensitive stroke information. i.e., the positional relation between two strokes. the crossing number, the direction transition, the direction vector, the number of direction code. and the distance ratio between starting and ending point in each stroke. In the experiment, we acquired a high recognition rate and a fart speed.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1989.10a
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pp.126-131
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1989
본 논문에서는 Error Back Propagation 학습을 이용해 한글 문자를 On-Line 인식하는 시스템을 제안한다. Pointing device의 궤적을 추적해 입력 패턴의 특징(feature)을 추출해 신경 회로망 입력으로 준다. 이때 사용하는 특징은 기본 획 (stroke)의 종류 및 획간의 상대적 위치 관계이다. 학습과정에서는 자소의 정의를 읽어 초성, 중성, 종성에 대해 각 획수마다 정의된 신경회로망의 weight를 조정한다. 인식 과정에서는 초성, 중성, 종성의 순으로 에러가 최소인 획수의 신경회로망 출력을 택하여 2 바이트 조합형 코드로 완성한다. 이로써 Intelligent Man-Machine Interface 시스템중 위치 및 크기에 무관한 전필 입력 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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