문자의 외형적 특징과 문맥정보를 이용한 고문서 분할-인식 통합 기법Recogniion-based segmentation using geometric feature and context information for handwritten historical document pages

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dc.contributor.advisor김진형-
dc.contributor.advisorKim, Jin-Hyung-
dc.contributor.author조규태-
dc.contributor.authorCho, Kyu-Tae-
dc.date.accessioned2011-12-13T06:04:28Z-
dc.date.available2011-12-13T06:04:28Z-
dc.date.issued2004-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=238535&flag=dissertation-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/34626-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2004.2, [ vii, 31 p. ]-
dc.description.abstract국내에 존재하는 고문서는 그 시대의 생활상이나 각종 상황 등을 이해하는데 중요한 단서가 된다는 점에서 보존의 가치가 높다. 이때 고문서에 대한 접근을 용이하게 하면서도 훼손을 방지해야한다. 따라서 고문서 전산화가 필요하다. 본 연구에서는 기존 고문서 전산화에서 분할에 요구되는 수작업을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해서는 분할에 대한 높은 정확도가 필수적이다. 따라서 분할의 정확도를 해치는 필기체 변이를 해결하기 위해서 인식 기반 방법을 사용한다. 이때 인식 기반 방법에서 지적되는 문제점들인 out-of-class 인식 문제, 인식 시간 소비 문제를 해결하기 위하여 글자의 외형적 특징을 이용한다. 또 분리된 세그먼트가 글자로 오인식 되는 문제를 해결하기 위해서 언어모델을 통한 문맥정보를 이용한다. 전처리를 통해 입력된 문서 영상에서 문자열을 추출하고, 필기체 변이 문제인 접촉과 겹침을 해결하기 위해 비선형 분할 경로를 사용하여 문자열을 세그먼트 단위로 분리한다. 분리된 세그먼트들을 문자의 외형적 특징, 인식 결과, 문맥정보의 세가지 기준을 사용하여 글자의 가능성이 높은 방향으로 병합한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 분할에 대한 수작업을 대체할 수 있을정도의 높은 정확도를 가짐을 보였다. 사람이 직접 분할한 결과에 대한 인식율과 비교하여 제안한 분할 방법의 결과에 의한 인식율은 99.98%의 성능을 보였다.kor
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subjectHISTORICAL DOCUMENT-
dc.subjectGEOMETRIC FEATURE AND CONTEXT INFORMATION-
dc.subject고문서-
dc.subject문자의 외형적 특징과 문맥 정보-
dc.subject고문서 분할 인식 통합 기법-
dc.subjectRECOGNITION BASED SEGMENTATION-
dc.title문자의 외형적 특징과 문맥정보를 이용한 고문서 분할-인식 통합 기법-
dc.title.alternativeRecogniion-based segmentation using geometric feature and context information for handwritten historical document pages-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN238535/325007 -
dc.description.department한국과학기술원 : 전산학전공, -
dc.identifier.uid020023577-
dc.contributor.localauthor김진형-
dc.contributor.localauthorKim, Jin-Hyung-
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CS-Theses_Master(석사논문)
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