합성벡터를 이용한 필기체 한글자모 인식에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 필기체 한글의 효과적인 인식을 위한 과정 중에서 한글 기본 자모의 세선화된 패턴을 입력패턴으로 하여 이를 한글 기본 자모로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 입력된 한글 기본 자모의 패턴에서 끝점, ㄱ 굴곡점, T굴곡점 및 교차점을 추출 하여, 각 굴곡점에서 합성 벡터를 생성한다. 생성된 합성 벡터들의 수, 합성벡터 들이 기준축과 이루는 각의 범위 및 특징점들의 수 (끝점의 수, ㄱ 굴곡점의 수, T굴곡점의 수, 교차점의 수)를 특징으로 하여 한글의 기본 자모로 분류 한다. 이러한 분류 방법의 장점으로는 필기체 한글 자모에 대해서 효율적으로 적용할 수 있는 한글 기본 자모 인식 알고리즘을 만들 수 있다는 것이다. 실험에 사용된 각종 필기체 한글 기본 자모에 대해서 본 논문에서 제시한 한글 기본 자모 인식 알고리즘을 적용해 본 결과 그 실용성이 입증되었다.;In this thesis, a new character recognition method for hand- written Korean character is proposed. The method is prepared on the assumption that any input pattern is the thinned character image. Using the input pattern, the algorithm extracts 4 feature point classes from the characters;- end point, ㄱ bend point, T bend point and cross point class - and generates the composite vector from the bend points. Then, classifies into the Korean character with a number of composite vector, a range of angle between basic axises of composite vectors and a number of the feature points. The merit of this classification is able to make the recognition algorithm of Korean character with effectively adaptive. The recognition algorithm was used to various hand- written Korean character. At the result, the utility was proved through the experiment.