A Study on Korean Printed Character Type Classification And Nonlinear Grapheme Segmentation

한글 인쇄체 문자의 형식 분류 및 비선형적 자소 분리에 관한 연구

In this paper, we propose a method for nonlinear grapheme segmentation in Korean printed character type classification. The characters are subdivided into six types based on character type information. The feature vector is consist of mesh features, vertical projection features and horizontal projection features which are extracted from gray-level images. We classify characters into 6 types using Back propagation. Character segmentation regions are determined based on character type information. Then, an optimal nonlinear grapheme segmentation path is found using multi-stage graph search algorithm. As the result, a proposed methodology is proper to classify character type and to find nonlinear char segmentation paths.

본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.