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초록·키워드
본 논문에서는 문자의 측면 특징을 정의하고, 인쇄체 영문 인식에서 문자를 분할하는 새로운 방법을 제안한다. 접합 문자의 접합 부분에는 원래 모양과는 전혀 다른 패턴이 생성된다. 그러나 접합 문자의 최좌측면과 최우측면은 접합에 영향을 받지 않는다. 각 문자의 측면 특징을 이용하여 이러한 최좌측면과 최우측면을 분석하면 접합 문자내의 문자 후보를 알 수 있다. 가변 피치에 있는 문자는 문자의 폭이 모두 다르지만, 열세개의 그룹으로 나눌 수 있다. 오른쪽에서 왼쪽으로 폭을 측정하여 접합 문자를 분할할 때, 접합 문자의 우측면 특징은 문자 후보에 따라 문자 폭을 구해낸다. 또한 본 논문에서는 분할 비용과 접선 비용을 정의하여 분할의 최적합선을 찾아낸다. 초기 분할 후, 분할된 패턴의 우측면외의 나머지 측면 특징은 분할 후보 문자의 프로토타입과 비교되어 검증된다. 문자 분할의 성능을 실험하기위해 미국 우편 봉투에서 수집한 실제 주소 백 개를 사용하였다. 실험 결과는 기존의 윤곽선 분석을 이용한 문자 분할 방법이 79%를 성공한 반면 제안한 문자 분할 방법은 91%를 성공하여 12%의 성능 향상을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-566-003812795
