• 제목/요약/키워드: handwritten

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수기정보 전자화 기술 기반의 농축산물 생산이력정보 수집 시스템 (A Production Traceability Information Gathering System based on Handwritten Data Digitalization Technology in Agro-livestock Products)

  • 손봉기
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.4632-4641
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    • 2011
  • 이 논문에서는 농축산물 이력추적관리제의 성공적 도입 및 확대에 있어 중요한 기반요소인 생산이력정보를 효율적으로 수집할 수 있는 수기정보 전자화 기술 기반의 농축산물 생산이력정보 수집 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 디지털펜으로 종이문서 형태의 관리대장 작성만으로 기록 대장과 동일한 디지털이미지를 생성하고, 필기체인식을 통해 기록 내용을 데이터베스화한다. 제안 시스템은 PC, PDA, 터치스크린 등의 정보 수집기기에 비해 이동성, 사용 편이성, 데이터 입력 속도 측면에서 뛰어나고, 열악한 농축산 작업 환경에서 사용하기 적합하기 때문에 전산능력과 시간적 여유가 없는 농가에서 효율적으로 양질의 생산이력정보를 수집할 수 있다. 수기정보 전자화 기술은 가공, 유통, 판매 단계의 종이문서 기반 정보취득 업무에 적용될 수 있으며, RFID/USN 기반 시스템과 연동하여 고도화된 이력추적관리 시스템 구축에 사용될 수 있다.

시각 신경계 반응 모델에 근거한 필기체 off-line 문자에서의 특징 추출 (Feature Extraction of Off-line Handwritten Characters Based on Optical Neural Field)

  • 홍경호;정은화;안병철
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.3530-3538
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    • 1999
  • 필기체 오프라인 문자 인식을 위한 특징 추출의 새로군 접근 방법으로, 인간의 시각 신경계의 반응모델에 근거한 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 평활화 처리, 외곽선 제거, 특징 정보 추출의 3가지 단계로 나누어진다. 필기체 문자에서 발생하기 쉬운 매끄럽지 못한 화소들을 전처리 단계인 평활화 처리를 통해 제거한다. 다음 단계로 인식에 영향을 주지 않는 외곽선 정보를 추출하여 이를 제거한다. 그리고 마지막으로 문자 특징에 해당하는 정보를 추출한다. 제안된 특징 추출 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 필기체 오프라인 문자인 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 시각 신경계 반응모델에 근거한 필기체 문자의 특징을 추출하는 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

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A stroke extraction method for handwritten letter recognition and its application

  • Sakai, Y.;Kitazawa, M.;Yokota, T.
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.581-584
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    • 1997
  • Discussed is stroke identification technique for automatic recognition of kanji characters without using the order of drawing strokes of a character.

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Sub-word Based Offline Handwritten Farsi Word Recognition Using Recurrent Neural Network

  • Ghadikolaie, Mohammad Fazel Younessy;Kabir, Ehsanolah;Razzazi, Farbod
    • ETRI Journal
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    • 제38권4호
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    • pp.703-713
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    • 2016
  • In this paper, we present a segmentation-based method for offline Farsi handwritten word recognition. Although most segmentation-based systems suffer from segmentation errors within the first stages of recognition, using the inherent features of the Farsi writing script, we have segmented the words into sub-words. Instead of using a single complex classifier with many (N) output classes, we have created N simple recurrent neural network classifiers, each having only true/false outputs with the ability to recognize sub-words. Through the extraction of the number of sub-words in each word, and labeling the position of each sub-word (beginning/middle/end), many of the sub-word classifiers can be pruned, and a few remaining sub-word classifiers can be evaluated during the sub-word recognition stage. The candidate sub-words are then joined together and the closest word from the lexicon is chosen. The proposed method was evaluated using the Iranshahr database, which consists of 17,000 samples of Iranian handwritten city names. The results show the high recognition accuracy of the proposed method.

오프라인 필기체 한글 인식을 위한 자소 내 자획의 분리 (Stroke Extraction in Phoneme for Off-Line Handwritten Hangul Recognition)

  • 정민철
    • 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.

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Projection Runlength를 이용한 필기체 숫자의 특징추출 (Feature Extraction of Handwritten Numerals using Projection Runlength)

  • 박중조;정순원;박영환;김경민
    • 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%.

모바일 시스템에서 텍스트 인식 위한 적응적 문자 분할 (Adaptive Character Segmentation to Improve Text Recognition Accuracy on Mobile Phones)

  • 김정식;양형정;김수형;이귀상;;김선희
    • 스마트미디어저널
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    • 제1권4호
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    • pp.59-71
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    • 2012
  • Since mobile phones are used as common communication devices, their applications are increasingly important to human's life. Using smart-phones camera to collect daily life environment's information is one of targets for many applications such as text recognition, object recognition or context awareness. Studies have been conducted to provide important information through the recognition of texts, which are artificially or naturally included in images and movies acquired from mobile phones. In this study, a character segmentation method that improves character-recognition accuracy in images obtained from mobile phone cameras is proposed. The proposed method first classifies texts in a given image to printed letters and handwritten letters since segmentation approaches for them are different. For printed letters, rough segmentation process is conducted, then the segmented regions are integrated, deleted, and re-segmented. Segmentation for the handwritten letters is performed after skews are corrected and the characters are classified by integrating them. The experimental result shows our method achieves a successful performance for both printed and handwritten letters as 95.9% and 84.7%, respectively.

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신경망을 이용한 필기 숫자 인식에서 부류 분별에 기반한 특징 선택 (Feature Selection Based on Class Separation in Handwritten Numeral Recognition Using Neural Network)

  • 이진선
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.543-551
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    • 1999
  • 본 논문의 목적은 필기 숫자 인식에서 특징의 부류 분별력을 분석하고, 이를 특징 선택에 활용하는 것이다. 부류 분별력을 측정하기 위하여 Parzen 윈도우를 이용하여 부류 분포를 추정하였고, 서로 다른 부류의 부류 분포간의 거리를 부류 분별로 정의하였다. 이렇게 계산된 부류 분별을 이용하여, 특징 벡터에서 쓸모 없거나 중복성을 갖는 특징을 제거하여 특징 벡터의 차원을 줄인다. 실험은 CENPARMI 필기 숫자에 대해 수행하였으며 10개 부류 전체 뿐 아니라 2개 부류에 대해서도 수행하였다. 실험 결과 10-부류 필기 숫자 인식에서 256-차원 원래 특징 벡터를 인식률 손실 없이 22% 줄일 수 있어, 부류 분별이 특징 선택을 위한 유용한 도구임을 보였다.

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