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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제3호
발행연도
1998.3
수록면
503 - 515 (13page)

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사람이 보기에 명백한 문자에 대해 인식기가 올바른 결과를 생성하지 못한다면 사람들은 인식기의 결과를 더 이상 신뢰하지 않을 것이다. 본 논문에서는 인간의 관점에서 인식 시스템에 대한 신뢰도를 높이기 위해 혼동되는 숫자쌍의 구조적 특징에 기초한 필기 숫자 검증기를 제안한다. 본 검증기는 자주 혼동되는 숫자쌍에 대응하는 일대일 검증기들로 구성되어 있다. 참/거짓으로 검증 결과를 제시하는 일반적인 검증기와는 달리, 인식 결과에 대한 판단이 미흡한 경우 기각으로 처리하기보다는 대안을 제시하므로써 기각을 최소화하고 인식률의 향상을 도모하였다. 인식 결과를 부정할 수 있는 후보가 선출되었을지라도 재검증을 통해 후보의 타당성을 검토한다. 재검증을 통과한 후보가 하나뿐이라면 인식 결과를 대치하고, 그 외의 경우에는 기각한다. 제안하는 검증기의 성능을 평가하기 위하여 신경망을 이용한 5가지의 인식기를 사용하여 CENPARMI와 CEDAR 필기 숫자 데이타베이스에 대해 실험을 하였다. 실험 결과, 인식률과 신뢰도가 최대 2.05%와 2.45%씩 증가되었다. 또한 사람이 인식하기에 별 어려움이 없는 명백한 숫자에 대한 인식 오류나 불필요한 기각이 감소하였고, 따라서 인간의 관점에서 인식 시스템에 대한 신뢰도가 향상되었음을 알 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 검증기

3. 제안하는 검증 시스템

4. 실험 및 결과

5. 결론

참고문헌

저자소개

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