In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various pans so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that it is not easy to classify characters for the delicacy of the character forms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recognized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.21
no.12
/
pp.3265-3276
/
1996
The studies of document recongnition have been focused mainly on Korean documents. But most of documents composed of Korean and other characters. So, in this paper, we propose the document recognition system that can recognize the multi-size, multi font and mixed type characters. We have utilized a large scale network model, "CombNET" which consists of a 4 layered network with combstructure. And we propose recognition method that can recognize characters without discrimination of character type. The first layer constitutes a Kohonen's SOFM network which quantizes an input feature vector space into several sub-spaces and the following 2-4 layers constitutes BP network modules which classify input data in each sub-space into specified catagories. An experimental result demonstrated the usefulness of this approach with the recognition rates of 95.6% for the training data. For the mixed type character documents we obtained the recognition rates of 92.6% and recognition speed of 10.3 characters per second.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.4
/
pp.523-529
/
2021
In the era of the Fourth Industrial Revolution, technological changes are being applied in various fields. Automation digitization and data management are also in the field of bills. There are more than tens of thousands of forms of bills circulating in society and bill recognition is essential for automation, digitization and data management. Currently in order to manage various bills, OCR technology is used for character recognition. In this time, we can increase the accuracy, when firstly recognize the form of the bill and secondly recognize bills. In this paper, a logo that can be used as an index to classify the form of the bill was recognized as an object. At this time, since the size of the logo is smaller than that of the entire bill, FPN was used for Small Object Detection among deep learning technologies. As a result, it was possible to reduce resource waste and increase the accuracy of OCR recognition through the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.12
/
pp.4706-4724
/
2020
With various structured data, such as the company size, loan balance, and savings accounts, the voice of customer (VOC), which is text data containing contact history and counseling details was analyzed in this study. To analyze unstructured data, the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, semantic network analysis, sentiment analysis, and a convolutional neural network (CNN) were implemented. A performance comparison of the models revealed that the predictive model using the CNN provided the best performance with regard to predictive power, followed by the model using the TF-IDF, and then the model using semantic network analysis. In particular, a character-level CNN and a word-level CNN were developed separately, and the character-level CNN exhibited better performance, according to an analysis for the Korean language. Moreover, a systematic selection model for optimal text mining techniques was proposed, suggesting which analytical technique is appropriate for analyzing text data depending on the context. This study also provides evidence that the results of previous studies, indicating that individual customers leave when their loyalty and switching cost are low, are also applicable to corporate customers and suggests that VOC data indicating customers' needs are very effective for predicting their behavior.
This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably.
Recently, neural networks have been proposed as computaional models for hard prlblems that the brain appears to solve easily. This paper proposes a hierarchical network which practically recognizes printed Hangul characters based on the various psychological stueies. This system is composed of a type classification netwotk and six recognition networks. The former clessifier input character images into one of the six thper by their overall sturcture, and the latter further classify them into character code. Extperiments with most frequently used 990 printed hangul characters conform the superiority of the propsed system. After all, neural nework approach turns out to be very reasonable through a comparison with statistical classifier and an analysis of mis-classification and generalization capability.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
/
v.18
no.4
/
pp.1-11
/
2022
Recently, research on license plate recognition, which is a core technology of an intelligent transportation system(ITS), is being actively conducted. In this paper, we propose a method to extract numbers and characters from low-quality license plate images by applying the YOLOv4 algorithm. YOLOv4 is a one-stage object detection method using convolution neural network including BACKBONE, NECK, and HEAD parts. It is a method of detecting objects in real time rather than the previous two-stage object detection method such as the faster R-CNN. In this paper, we studied a method to directly extract number and character regions from low-quality license plate images without additional edge detection and image segmentation processes. In order to evaluate the performance of the proposed method we experimented with 500 license plate images. In this experiment, 350 images were used for training and the remaining 150 images were used for the testing process. Computer simulations show that the mean average precision of detecting number and character regions on vehicle license plates was about 93.8%.
Journal of The Korean Association of Information Education
/
v.1
no.1
/
pp.28-37
/
1997
This paper presents a new neural network based on fuzzy set and its application to invariant character recognition. The fuzzy neural network consists of five layers. The results of simulation show that the network can recognize characters in the case of distortion, translation, rotation and different sizes of handwritten characters and even with noise(8${\sim}$30%)). Translation, distortion, different sizes and noise are achieved by layer L2 and rotation invariant by layer L5. The network can recognize 108 examples of training with 100% recognition rate when they are shifted in eight directions by 1 pixel and 2 pixels. Also, the network can recognize all the distorted characters with 100% recognition rate. The simulations show that the test patterns cover a ${\pm}20^{\circ}$ range of rotation correctly. The proposed network can also recall correctly all the learned characters with 100% recognition rate. The proposed network is simple and its learning and recall speeds are very fast. This network also works for the segmentation and recognition of handwritten characters.
In this study, I classify the elements of physiognomic judgment of character with regard to form and meaning from a visual perspective based on physiognomic judgment of character study in 'the cosmic dual forces and the Five Elements theory'. Individual characters for each type are designed using graphic data. Based on that, design system of individual characters for each personality type is investigated using Neural Network system. Faces with O-Haeng (Five Elements) shapes are shown to constitute the system with ${\pm}0.3%$ degree of error tolerance for the non-loaming input data. For the shapes of Chinese characters 'tree, fire, soil, gold and water', their MSE(Mean Square Error) are 0.3, 0.3, 0.2, 0.5, 0.2. It seems to be the best regarding the scoring system which ranges from 0 to 5. Therefore, this system might be regarded to produce the most accurate facial shape of character automatically when we input character's personality we desire to make.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.14
no.4
/
pp.383-389
/
2004
This paper proposes a method to provide intelligence for characters in fighting action games by using a neural network. Each action takes several time units in general fighting action games. Thus the results of a character's action are not exposed immediately but some time units later. To design a suitable neural network for such characters, it is very important to decide when the neural network is taught and which values are used to teach the neural network. The fitness of a character's action is determined according to the scores. For learning, the decision causing the score is identified, and then the neural network is taught by using the score change, the previous input and output values which were applied when the decision was fixed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, many experiments are executed on a simple action game (but very similar to the actual fighting action games) environment. The results show that the intelligent character trained by the proposed algorithm outperforms random characters by 3.6 times at most. Thus we can conclude that the intelligent character properly reacts against the action of the opponent. The proposed method can be applied to various games in which characters confront each other, e.g. massively multiple online games.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.