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| 한글제목(Korean Title) |
유전자 알고리즘과 결합된 다층 역전파 신경망을 이용한 무제약 필기체 숫자의 오프라인 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Off-line Recognition of Unconstrained Handwritten Digits Using Multilayer Backpropagation Neural Network Combined with Genetic Algorithm |
| 저자(Author) |
김영준
이성환
Young Joon Kim
Seong-Whan Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 06 NO. 01 PP. 0186 ~ 0193 (1994. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는 다층 역전파 신경망을 이용한 무제약 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안하며, 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화된 초기 가중치를 결정함으로써 신경망의 인식 성능이 향상될 수 있음을 보인다. 제안된 방법에서는 입력층과 은닉층이 국부적으로 완전연결되어있는 3층 역전파 신경망을 사용하며, 신경망의 이력으로는 정규화시킨 이진 영상에 대하여 Kirsch 매스크 연산을 통하여 추출한 특징 값을 사용한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 캐나다 Concordia 대학교의 필기체 숫자 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 초기 가중치를 임의로 설정하였을 경우, 95.4%의 정인식률을 나타냄으로써 제안된 방법이 무제약으로 흘려 쓴 오프라인 숫자를 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 초기 가중치를 최적화 시킴으로서 숫자 인식 시스템의 성능이 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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