다중 문자 환경의 문서인식 시스템에서 문자를 인식하기 전에 문자의 종류를 먼저 구분하는 것은 인식률의 향상에 중요한 요인이 된다. 각 나라의 문자는 그 문자마다 고유의 구성상의 다양한 특징을 가진다. 본 연구에서는, 문자를 구분하기 위한 방법으로 획 밀도 값을 이용하였고, 대상 문자는 한글, 영문과 한자로 하였다. 다양한 형태의 활자가 사용되는 문서에 적용하기 위해 입력 데이터는 정규화 과정을 거친 후 처리되었다. 제안된 방법은 80% 이상의 높은 확률로 구분이 가능함을 실험 결과로써 입증하였다.
In this paper, many game companies seek better optimization and easy-to-apply logic to prolong the game's lifespan and provide a better game environment for users. Therefore, research will be showing the game's key input response method called RoS (Response of Speed). The purpose of the method is to simultaneously perform various motions with the character showing natural motion without errors even if the character's control key is duplicated. This method is for the developers so they can reduce bugs and development time in future game development. To be used with quickly generating game environments, the new method compares with the popular motion method, so which method is faster and can adapt to diverse games. The paper suggested that the Response of Speed method is a better method for optimizing frames and reducing the number of reacting seconds by showing a faster response and speed). With the method popularity of scrollers, many 2D cross-scroll games follow the formula of Dash, Shoot, Walk, Stay, and Crouch. With the development of game engines, it is becoming easier to implement them. Therefore, although the method presented in the above paper differs from the popular method, it is expected that there will be no great difficulty in applying it to the game because transplantation is easy. In the future, we plan to study to minimize the delay of each connection of the character motion so that the game can be optimized to best.
필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 온라인 환경에서 필기 문자열을 입력받고, 입력된 문자열의 유사성을 자동으로 분석하여 두 필적이 동일인에 의해 작성된 것인지를 판단하는 새로운 필적 감정 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 온라인으로 입력된 문자열에 회전 프로젝션(circular projection) 방법을 적용하여 모양, 방향 등과 같이 문자열이 가진 고유의 특징을 추출하여 벡터의 형태로 저장한다. 그런 다음, 문자 인식 분야에서 많이 사용되는 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘을 개선하여, 이를 입력된 두 문자열의 특징 벡터의 유사성을 추출하는데 적용한다. 본 논문에서 개선된 동적 타임 워핑 알고리즘은 최적화 문제에서 좋은 결과를 산출한다고 알려진 분기한정법(branch and bound)의 개념을 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘에 효과적으로 결합함으로써 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘의 효율을 향상시켰다. 제안된 필기 문자열 감정 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 실험에서는 다양하게 입력된 필기 문자열을 가지고 제안된 방법의 성능을 비교 하였으며, 그 결과 제안된 방법이 기존의 알고리즘에 비해 보다 효율적으로 필적을 감정하였음을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권1호
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
Among the various aspects of offline handwritten character patterns, it is the great variety of writing styles and variations that renders the task of computer recognition very hard. The immense variety of character shape has been recognized but rarely studied during the past decades of numerous research efforts. This paper tries to address the problem of measuring image distortions and handwritten character patterns with respect to reference patterns. This work is based on mass-spring mesh model with the introduction of simulated electric charge as a source of the external force that can aid decoding the shape distortion. Given an input image and a reference image, the charge is defined, and then the relaxation procedure goes to find the optimum configuration of shape or patterns of least potential. The relaxation process is based on the fourth order Runge-Kutta algorithm, well-known for numerical integration. The proposed method of modeling is rigorous mathematically and leads to interesting results. Additional feature of the method is the global affine transformation that helps analyzing distortion and finding a good match by removing a large scale linear disparity between two images.
In on-line character recognition, to segment input character is important. This paper proposes an internal character segmentation algorithm. The internal segmentation algorithm produces candidate words by considering possible combinations of Korean alphabets. In this process, we make use of projections of strokes onto the horizontal axis to remove ambiguities among candidate words. As a result of experiments, the internal segmentation algorithm shows better performance than external segmentation algorithm as the gap between sample characters becomes smaller.
본 논문에서는 문자의 형식정보를 이용하여 인식대상 문자군을 분할하여 인쇄체 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 인식대상 문자를 전체 7개의 형식으로 나누는데, 한글 문자의 경우 자소 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류하며, 영·숫자 및 기호 문자의 경우 1개의 형식으로 분류한다. 각 문자형식에 따라 입력 문자 영상을 몇 개의 인식단위로 나누고, 이에 대한 방향각도 특징을 추출하여 신경망 인식기에 입력하여 인식한 후 인식된 각 인식단위를 조합하여 문자인식을 한다. 각각 구현된 7가지 형식별 문자인식기를 단순 스위칭 및 통합 방법과 두 방법의 변형 방법 등 7가지의 방법으로 결합하여 최종 문자인식을 하였다. 실험 결과, 단순 스위칭 방법은 98.62%, 단순 통합 방법은 90.54%, 나머지 5가지의 변형 방법들이 97.35%에서 98.65%의 인식 성능을 보였다.
24개의 기본요소를 가지고 2-7개 요소로서 한 문자를 구성하는 한글 data의 연속입력으로부터 space code없이 단음절을 자동식별하는 한 system을 제안한다. 3천여자의 한글을 30종의 form으로 form화하고, 그들 form에 대한 7개의 form 특징과 문자구간을 검출하여 단음절을 식별한다. 그 결과 연속입력되는 한글 data의 처리에서 음절분리용 space code를 사용했을 때와 비교하여 컴퓨터의 기억용량이 약 25% 절감되고 처리속도가 약 30% 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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