This paper proposes a new set of topological features (primitives) for use with a syntactic recognizer for high-accuracy recognition of printed alphanumeric characters. The recognition is accomplished on nine character groups, where each group has different combinations of four feature points. A skeleton enhancement eliminating isolated points and smoothing irregular points is developed. The tree automata processed in parallel enables the realization of high-recognition speeds and font-type independent recognition. The proposed character recognition system is tested for alphanumeric character fonts of dot matrix printer and plotter using IBM-PC/XT.
멀티미디어 단말기에서 사용자 인터페이스를 위한 한글 문자 인식기술은 빠른 처리시간과 높은 인식률을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 특징점, 특징벡터, 가상벡터, 획간의 위치관계와 한글의 특성정보를 이용한 자소와 문자 인식기술을 제안한다. 그리고 사용자의 다양한 필체 유형에 따른 자소와 문자 인식을 위해서 한글의 특성정보와 다양한 획 정보로 구성된 한글데이터 베이스를 구축한다. 또한, 복잡한 자소 분리와 처리과정의 단순화를 위해서 획간의 위치관계에 의한 순차적 처리와 각 자소들이 가지는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 처리를 사용한다. 제안된 온라인 한글 문자 인식기는 상용 1,200단어 중 10명이 필기한 총 600문자를 대상으로 실험한 결과 $95^{\circ}C$이상의 인식률과 13msec의 평균문자처리시간을 얻었다.
This paper describes the recognition boundary of Hangeul character to interpret variance factor in accordance with various combination. When the recognition algorithm based on comparing the MSE value with the one of the standard pattern in $16{\times}16$ images is performed, we come to a conclusion that we have towe must make a decision MSE value above 34 in order to achive theve recognition rate larger than 90%. Also we understand that varing component coordinates method based on statistical process of each character pattern is preferred.
The purpose of this study was to develop a large representative data base for character goods marketing strategy. The study was to determine character name awareness in relation to segmented distribution regions and such demographic variables as sex and age. The author also analyzed preferred design. A total of 360 questionnaires were distributed and 359 reliable ones were used for statistical analysis. A SAS statistical package including frequency tables and Chi square test and factor analysis and Kendall′s relation analyses was used. The results are as follow : character name awareness involves "character name decognition" based on asking subjects to identify character names from 50 given names. "Tele-tubbies" was found to be a dominant commercial character name as a result of the recognition test, and "Sailer-moon" was found to be a dominant animation character goods as a result of the recognition test. Character recognition was significantly different in the segmented distribution legions, three age groups and different sex groups. People considered design first in purchasing any character goods, and they considered color second in purchasing them. The most favored part of garment far character to be stitch to was the center front in the T-shirt/dress shirt, the center back in the Jumper/jacket, back pocket in the trousers/skirt. The results of a Chi-square test showed that preferred part in the trousers/skirt of character was related with age variables.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2509-2528
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2019
There are various styles of license plates for different countries and use cases that require style-specific methods. In this paper, we propose and illustrate a multi-style license plate recognition system. The proposed system performs a series of processes for license plate candidates detection, structure classification, character segmentation and character recognition, respectively. Specifically, we introduce a license plate structure classification process to identify its style that precedes character segmentation and recognition processes. We use a K-Nearest Neighbors algorithm with pre-training steps to recognize numbers and characters on multi-style license plates. To show feasibility of our multi-style license plate recognition system, we evaluate our system for multi-style license plates covering single line, double line, different backgrounds and character colors on Korean and the U.S. license plates. For the evaluation of Korean license plate recognition, we used a 50 minutes long input video that contains 138 vehicles of 6 different license plate styles, where each frame of the video is processed through a series of license plate recognition processes. From two experiments results, we show that various LP styles can be recognized under 50 ms processing time and with over 99% accuracy, and can be extended through additional learning and training steps.
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.
이 논문에서는 위상회전에 의한 오목구조의 짐출로서 필기체 한글을 인식하는 한 방법을 검토한다. 문자 Pattern를 오목구조적인 기본 Segment로 분해하여 집합으로 분류하고, 그들 집함에 대한 각 Segment의 폐상태와 위상특징을 logic으로 표현한다. 다음 그들 logic pattern의 위상회전으로서 오목구조의 topological성질과 위상특징을 검출하여 문자를 결정한다. 이 방법은 필기체의 변화와 문자의 대소, 경사 띤 위치 변위에 대한 식별의 유연성을 가지며, 인식율이 높다. In this paper, a method is proposed for the recognition of hand-written Hangeul. This is peiformed by extraction of the concave structural segments by phase rotation. Character patterns can be decomposed into the fundamental concave structural segments which are also categorized into segment sects, and the closure and phase features of each segment in set is represented by logics. By rotating the logic pattern, the topological and phase features of segment are extracted for the reliable recognition of the character. It is also evaluated that this method applies to a wide variety of shape, position and declination of the character.
There is basic problem with the current evaluation method for character recognition systems. The current method evaluates the average recognition rate by applying the test data to the target system. The average recognition rate tells no more than and no less than the overall performance and it depends on the data. In this paper we propose a testing method which will analyze the target system and point out its strong points and weak points. This can be made possible through using the data which are generated cy distorting the standard character images according to a carefully controlled manner. This paper will describe how to automatically generate such distorted images. Also we will show the method is actually effective and useful by applying it to evaluating existing recognition algorithms.
A multi-font, multi-size and high speed character recognition system is designed. The design principles are simpilcity of algorithm, adaptibility, learnability, hierachical data processing and attention by feed back. For the multi-size character recognition, the extracted character images are normalized. A hierachical classifier classifies the feature vectors. Feature is extracted by applying the directional receptive field after the directional dege filter processing. The hierachical classifier is consist of two pre-classifiers and one decision making classifier. The effect of two pre-classifiers is prediction to the final decision making classifier. With the pre-classifiers, the time to compute the distance of the final classifier is reduced. Recognition rate is 95% for the three documents printed in three kinds of fonts, total 1,700 characters. For high speed implemention, a multiprocessor system with the ring structure of four transputers is implemented, and the recognition speed of 30 characters per second is aquired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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