인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
PDA, 스마트폰, 태블릿 등과 같은 전자기기들의 발전으로 손글씨 인식에 대한 연구들이 등장하였는데, 그 동안 숫자, 일어, 영어 등 다양한 손글씨를 인식하려고 하는 노력들이 있었다. 그러나, 어린아이들의 손글씨와 같이 글씨 모양이 상대적으로 불규칙한 경우 이를 인식하기 어렵다는 점이 존재한다. 이로 인해 최근 딥러닝 기술들을 적용하여 손글씨 인식률을 개선하는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 딥러닝 기법들을 토대로 손글씨 인식률을 개선하고자 시도하였다. 손글씨의 경우 다양한 데이터 셋을 마련하기 어렵기 때문에 인식률을 높이는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법을 모색하기 위하여 CNN기법을 활용하여 손글씨 인식에 대한 정확도를 개선시키고자 하였다. 사용한 기술은 SLR, ANN, CNN 총 3가지 기법을 사용하여 각각의 정확도를 측정하였고, 그 결과 CNN이 95%로 가장 높은 성능을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
