대분류 기법을 이용한 중규모 단어인식시스템의 실시간 구현The implementation of real time word recognizer by multistage classification

본 논문은 단어인식단위 인식기에 대한 속도개선에 대한 연구이다. 단어인식에 있어서 단어인식단위의 높은 인식율을 갖는 장점을 유지하면서, 속도개선 방식을 정립하는 것이 본 연구의 목적이다. 또한 실제의 다중접속환경에서 중규모 단어인식시스템을 구현하고, 그 속도를 최적화된 상태로 줄이는 실험을 수행하였다. 속도의 개선을 위해 HMM모델에 대한 계층적인 대분류기법을 적용하였다. 보통 인식처리시간은 인식모델에 대한 탐색시간이 대부분이다. 본 논문에서의 대분류기법이란, 상태수가 다른 HMM모델을 다단계로 적용하여, 탐색 공간을 줄이는 방법이다. 탐색공간을 줄이기 위해 적은 상태수의 HMM모델을 이용해 후보를 선발하는데, 이는 몇 개의 적은 상태수 모델에 대해 후보포함 빈도수를 조절하여 최적의 경우를 찾는 실험을 수행하였다. 이러한 적은 상태수 HMM에 대해서, 후보의 개수와 관련 특징파라미터 개수의 설정을 유동적으로 변화시켜 가장 이상적인 경우를 찾는다.
Advisors
오영환(Oh, Yung-Hwan)researcher
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2001
Identifier
165952/325007 / 000993478
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2001.2, [ v, 43 p. ]

Keywords

다중접속환경; 인식속도 향상; 대분류기법; 중규모 단어인식시스템; Word Recognizer; speed problem; Multi Connection; Multistage Classification

URI
http://hdl.handle.net/10203/34449
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=165952&flag=t
Appears in Collection
CS-Theses_Master(석사논문)
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