• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.385-392
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• 2006

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술의 하나인 자소 분할을 위한 새로운 자획 추출법을 제안한다. 수평 런 길이를 이용하여 자소의 자획을 수직, 경사, 수평으로 구분 분리한다. 수직 자획이나 경사 자획의 수평 런 길이는 자획 두에가 되며, 수평 자획의 수평 런의 개수가 자획 두께가 된다. 수평 자획을 분리 추출한 후, 끊어진 수직, 경사 자획을 자획 두께의 수평 런으로 연결하여 분리한 자획들이 문자의 특징을 나타내게 한다. 추출된 자획들은 온라인 필기체 한글 인식 시스템에서 개발 사용되고 있는 자획 사전 정합을 통해 문자 인식을 할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.818-823
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• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권6호
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• pp.97-105
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• 2021

Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.63-71
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• 2011

본 논문은 퍼지추론을 이용하여 신경회로망의 필기체 숫자 인식 개선 방법을 제안하였고 실험을 통하여 확인하였다. 신경회로망은 학습 시간이 오래 걸리고, 학습한 패턴에서는 100% 인식률을 보였다. 그러나 신경회로망은 시험 패턴에서는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 실험결과 신경회로망의 인식률과 오인식률이 각각 초기 89.6%, 10.4%에서 90.2%, 9.8%로 각각 향상되었다. 특히, 숫자 3과 5에서 오인식률을 크게 감소시켰다. 실험에서 퍼지 소속 함수의 추출을 숫자의 밀도로 사용하였으나 필기체 숫자는 입력 패턴이 다양하기 때문에 다양한 특성을 추출하고 복합적으로 퍼지 추론을 사용해 더 나은 인식률을 높여야 한다. 또한 퍼지추론을 엄격하게 적용하기보다는 입력 패턴을 매칭 할 때 퍼지 추론을 적용하는 것을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.653-668
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• 2012

In this study, an improved HMM based recognition model is proposed for online English and Korean handwritten characters. The pattern elements of the handwriting model are sub character strokes and ligatures. To deal with the problem of handwriting style variations, a modified Hierarchical Clustering approach is introduced to partition different writing styles into several classes. For each of the English letters and each primitive grapheme in Korean characters, one HMM that models the temporal and spatial variability of the handwriting is constructed based on each class. Then the HMMs of Korean graphemes are concatenated to form the Korean character models. The recognition of handwritten characters is implemented by a modified level building algorithm, which incorporates the Korean character combination rules within the efficient network search procedure. Due to the limitation of the HMM based method, a post-processing procedure that takes the global and structural features into account is proposed. Experiments showed that the proposed recognition system achieved a high writer independent recognition rate on unconstrained samples of both English and Korean characters. The comparison with other schemes of HMM-based recognition was also performed to evaluate the system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.468-471
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• 1999

In this paper, we present a solution for combining multiple neural networks. Each neural network is trained with different features. And the neural networks are combined by four methods. The recognition rates by four combination methods are compared. The experimental results for handwritten digit recognition shows that the combination at hidden layers by single layer neural network is superior to any other methods. The reasons of the results are explained.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1098-1101
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• 2022

With the development of computer music notation programs, when drawing sheet music, it is often drawn using a computer. However, there are still many use of hand-written notations for educational purposes or to quickly draw sheet music such as listening and dictating. In previous studies, OMR focused on recognizing the printed music sheet made by music notation program. the result of handwritten OMR with camera is poor because different people have different writing methods, and lens distortion. In this study, as a pre-processing process for recognizing handwritten music sheet, we propose a method for recognizing a staff using linear regression and a method for recognizing a bar using CNN. F₁ scores of staff recognition and barline detection are 99.09% and 95.48%, respectively. This methodologies are expected to contribute to improving the accuracy of handwriting.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.915-925
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• 1996

본 논문에서는 오프라인 필기체 숫자의 변형을 흡수할 수 있는 효과적인 특징을 찾기 위해서 여러 가지 특징의 성능을 비교하였다. 실험적인 성능 비교 결과는 윤곽 선을 이용한 4방향성 특징 그리고 교차 거리＋교차＋망＋투영 특징이 오프라인 필기체 숫자 인식에서 인식률과 인식 시간측면에서 효과적인 것으로 나타났다. 그리고 단일 신경회로망에서 인식률의 한계점을 극복하기 위하여 효과적인 특징을 조합한 복합특징 으로 다수결투표와 신뢰도 지수를 이용한 모듈화된 신경회로망을 제안한다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해서 캐나다의 Concordia 대학교와 한국의 Dong-A 대학교 오프라인 필기체 숫자 데이터베이스에 대하여 실험을 하였다. Concordia 대학교의 데이터 베이스는 97.1%의 정인식률, 1.5%의 기각률, 1.4%의 오인식률 그리고 98.5%의 신뢰도가 나타났으며, Dong-A 대학 교의 데이터 베이스는 98%의 정인식률, 1.2%의 기각률, 0.8%의 오인식률 그리고 99.1%의 신뢰도가 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1126-1139
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• 1994

본 논문에서는 그래픽을 포함한 필기체 한글화 영숫자로 구성된 혼합문서 인식시스팀을 제안하였다. 전처리 과정에서 제안한 국부적응 이진화 알고리듬으로 이진화를 수행하며, 연결요소와 체인코드를 이용하여 그래픽 영역을 분리하고 한글의 문자유형, 크기 그리고 수직모음의 부분적인 인식을 이용하여 개별문자를 분리한다. 인식단계에서는 DP 정합 비용함수값에 따른 brach and bound 알고리듬을 이용하여 한글 문자를 인식하며, 또한 몇 개의 안정한 특징값을 이용하여 영숫자를 인식하였다. 또한 인식단계에서의 정보와 단어사전의 정합을 통하여 인식기의 오류를 정정하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 시스팀이 그래픽을 포함한 필기체 한글과 영숫자를 효과적으로 인식함을 보였다.

• 인지과학
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• 제7권4호
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• pp.63-74
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• 1996