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Printed Hangul Recognition with Adaptive Hierarchical Structures Depending on 6-Types

6-유형 별로 적응적 계층 구조를 갖는 인쇄 한글 인식

  • 함대성 (전북대학교 전자정보공학부 컴퓨터공학) ;
  • 이득용 (전북대학교 전자정보공학부 컴퓨터공학) ;
  • 최경웅 (전북대학교 전자정보공학부 컴퓨터공학) ;
  • 오일석 (전북대학교 전자정보공학부 컴퓨터공학)
  • Published : 2010.01.28

Abstract

Due to a large number of classes in Hangul character recognition, it is usual to use the six-type preclassification stage. After the preclassification, the first consonent, vowel, and last consonent can be classified separately. Though each of three components has a few of classes, classification errors occurs often due to shape similarity such as 'ㅔ' and 'ㅖ'. So this paper proposes a hierarchical recognition method which adopts multi-stage tree structures for each of 6-types. In addition, to reduce the interference among three components, the method uses the recognition results of first consonents and vowel as features of vowel classifier. The recognition accuracy for the test set of PHD08 database was 98.96%.

Keywords

Hangul Recognition;Neural Network;Feature Extraction;Document Images;Web Images

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