필기체 온라인 인식을 위한 개선된 HMM 알고리즘
Improving On-line Handwritten Character Recognition with Hidden Markov Model
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초록
본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 기반으로 하여 온라인상에서의 육필을 인식하기 위한 개선된 방법을 제안한다. 개인별 상이한 필체에서 오는 문제점을 해결하기 위하여 각기 다른 필체로 분류한 구조적 클러스터링 기법을 사용하였다. 하나의 HMM은 각 계층에 따라 구현되며 한글 문자소에 관한 HMM은 한글 모델에 따라 구현된다. 육필인식 기법 구현을 위하여 효율적인 네트워크 검색철차를 통한 한글조합 규칙을 내포하는 수정 레벨 구축 알고리즘을 사용한다. HMM을 기반으로 하는 기법의 제약을 해결하기 위해 포괄적이고 구조적인 특징에 관한 전처리 방식을 제안하였다. 실험을 통하여 우리가 제안하는 multiple modeling 인식 기법은 영문과 한글 두 필체에 대해서 필자에 대한 독립성이 높다는 것을 알 수 있었으며 또한 다른 HMM기반 인식 기법과 비교하여 우수한 성능을 보이고 있다.
Abstract
Method for on-line handwritten character recognition with Hidden Markov Model(HMM) is proposed. To deal with the problem of handwriting style variations, the Hierarchical Clustering approach is introduced to partition different writing styles into several classes. One HMM that models temporal and spatial variability of handwriting is constructed based on each class. Therefore a multiple modeling technique is used for both Korean and English characters. The HMMs of Korean graphemes are concatenated to form the Korean character models. The recognition of handwriting characters is implemented by a modified level building algorithm, which incorporates the Korean character combination rules within the efficient network search procedure. Due to the limitation of HMM based method, a post-processing procedure which takes the global and structural features into account is proposed. Experiments showed the proposed recognition system which uses multiple modeling technique, the modified level building algorithm and the post-processing procedure achieved high writer independent recognition rate on unconstrained samples of both English and Korean characters. The comparison with other schemes of HMM-based recognition is also performed to evaluate the system.
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