정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
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| 한글제목(Korean Title) |
과다 분리 및 사전 후처리 기법을 이용한 한글이 포함된 무제약 필기 문자열의 오프라인 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Off-Line Recognition of Unconstrained Handwritten Korean Words using Over-segmentation and Lexicon Driven Post-processing Techniques |
| 저자(Author) |
정선화
김수형
Seon Hwa Jeong
Soo Hyung Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 05 PP. 0647 ~ 0656 (1999. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다섯 가지 모듈-문자 분리, 조합 행렬 생성, 특징 추출, 문자 인식, 사전 후처리-로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자 보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며, 조합 행렬 생성 모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 여기서 하나의 조합은 대응되는 단어내의 문자 수 만큼의 이미지 조각 그룹들로 구성된다. 문자 인식 모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자 인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력 단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200 개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200 개의 단어 중 172 개의 단어를 정인식하여 86% 의 정확도를 얻을 수 있었으며, 나머지 28 개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2 초가 소요되었다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we propose a system for off-line recognition of unconstrained handwritten Korean words. The system consists of five modules-character segmentation, combination matrix generation, feature extraction, character recognition and post-processing. In the character segmentation module, an input word image is sliced vertically into segments each of which represents a full or partial character. All possible combinations are detected efficiently using a dynamic programing technique in the combination matrix generation, where a combination is defined as a collection of as many segment groups that are made up consecutive segments as the number of characters in a lexicon word. The character recognition module recognizes all groups based on associated unigrams. Finally the post-processing module decides the identity of the input image as a best matched word in the lexicon based on the group recognition scores. The proposed system tightly couples character segmentation, character recognition, and post-processing modules, and hence can recognize unconstrained handwritten words effectively. To verify superior performance of the system, we have experimented with 200 word images taken from live mail pieces and got the accuracy of 86% by recognizing 172 word images correctly. After analyzing the mis-classified images carefully, we reached to a conclusion that the most recognition errors are due to the unstable behaviour of the character classifier adopted in this paper. It takes about two seconds to recognize a word image.
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