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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제18권 제3호
발행연도
1991.6
수록면
280 - 289 (10page)

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이 논문에서는 네오코그니트론 방식의 신경회로망을 이용한 한글 문자 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 각 한글 형태에 대응되는 6개의 신경회로망으로 구성된다. 각 신경회로망은 그 문자 형태에 따른 고유한 지역적(local) 특징들을 고려하여 별도로 학습시킨다. 이 시스템은 네오코그니트론 원리를 썼기 때문에 약간의 위치나 잡음에도 강한 특징을 갖고 있다. 이 시스템에서는 인식률을 높이기 위하여 특징을 포착하는 노드 사이에 상호억제(lateral inhibition) 등의 새로운 아이디어를 추가하였다. 문자의 인식은, 우선 각 형태마다 제일 출력이 큰 것을 후보자로 택하고 6개의 후보자 중에서 제일 큰 것을 선택함으로써 이루어진다. 전처리를 거친 401개의 고딕 한글 문자에 대하여 실험한 결과 96.7%의 인식률을 얻었다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 네오코그니트론 모델

Ⅲ. 한글 문자 인식 시스템

Ⅳ. 실험결과 및 검토

Ⅴ. 결론

참고문헌

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