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논문 기본 정보
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초록·키워드
문자 인식 기술은 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나, 필기 한글 인식에서는 지금까지 많은 연구에도 불구하고 높은 성능을 얻지 못하고 있다. 필기 한글 인식의 어려움 중 하나는 유사 문자간 혼동이다. 이를 극복하기 위하여 다양한 유사문자쌍 구분 방법들이 제안되었다. 유사문자쌍 구분기는 특정 혼동문자쌍 간의 차이에 집중함으로써 해당 문자쌍을 전문적으로 구분하는 두 클래스 전용 인식기이다. 유사문자쌍 구분기는 유사문자쌍의 구분에 효과적이다. 그러나, 두 개의 클래스만을 구분할 수 있기 때문에, 기본 인식기와 통합되어야만 실용적인 시스템에 사용될 수 있다. 지금까지 유사문자쌍 구분기와 기본 인식기의 통합에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문은 기본 인식기와 유사문자쌍 구분기로부터 획득된 다양한 정보를 체계적으로 활용함으로써 유사문자들이 많이 포함된 언어에 대한 인식 성능을 극대화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자간 혼동 확률, 기본 인식기 및 유사문자쌍 구분기의 신뢰도를 혼동그래프에 저장한 후 이를 활용해 기본 인식기와 유사문자쌍 구분기의 결과를 체계적으로 통합함으로써 최종 인식 결과를 선택한다. SERI95a 문자 영상으로 실험한 결과, 인식 방법과 유사문자 구분 방법의 변화 없이도 통합 방법의 개선만을 통해 8.26퍼센트의 오류감소율을 얻었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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