온라인 필기문자의 인식을 위한 은닉 마르코프 모델과 신경망 분류기의 결합

Abstract

최근에 음성인식 분야에서 널리 사용되고 있는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 필기문자를 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, HMM은 시간에 따라서 변하는 입력특성을 잘 처리하는 장점이 있는 반면에, 각 모델을 독립적으로 학습시키는 경우에 각 패턴 사이의 분별력이 다소 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 HMM을 통해서 얻어진 각 모델의 내부 출력값을 이용하여 신경망 분류기로 추가적인 분류작업을 수행하는 방법을 제시한다. 또, 온라인 필기 데이타로 숫자와 영문자 대소문자를 인식하는 실험을 통해서 제시된 방법의 유용성을 입증한다.