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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1993.11
- 수록면
- 1,609 - 1,618 (10page)
이용수
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1992
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본 논문에서는 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식을 위하여 특징으로 그물 눈 특징을 비롯하여 교차 수 특징, 윤곽 길이 특징, 주변 영역 특징, 연결 화소 특징 그리고 압축 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자를 사용하고, 분류기로 단일 단계 분류기인 가장 가까운 이웃 분류기, 일반적인 트리 분류기, 그리고 전역 학습 기능을 갖는 퍼지트리 분류기를 사용하여 비교 실험한 결과를 소개한다.
잡영이 섞인 인쇄체 한글 인식 실험을 통하여, 다양한 통계적 특징 가운데 압축 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자 특징이 전반적으로 우수한 성능을 보여주었으며, 단일 단계 분류기인 가장 가까운 이웃 분류기는 57.1%의 인식률을 갖고, 일반적인 트리 분류기는 95.3%의 인식률을 갖는데 반하여, 전역 학습 기능을 갖는 퍼지 트리 분류기는 99.8%의 인식률을 가짐으로서 구현된 퍼지 트리 분류기가 잡영을 포함하는 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
잡영이 섞인 인쇄체 한글 인식 실험을 통하여, 다양한 통계적 특징 가운데 압축 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자 특징이 전반적으로 우수한 성능을 보여주었으며, 단일 단계 분류기인 가장 가까운 이웃 분류기는 57.1%의 인식률을 갖고, 일반적인 트리 분류기는 95.3%의 인식률을 갖는데 반하여, 전역 학습 기능을 갖는 퍼지 트리 분류기는 99.8%의 인식률을 가짐으로서 구현된 퍼지 트리 분류기가 잡영을 포함하는 인쇄 상태가 나쁜 한글의 인식에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 퍼지 결정 트리
3. 퍼지 논리 탐색
4. 퍼지 트리 분류기 상에서 전역 학습
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
참고문헌
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