KR970062956A - 문자 인식 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

문자인식이 행해지기 전에 행해질 특정 동작을 수행할 필요없이 개선된 인식율을 갖는 문자인식 방법 및 장치가 제공된다. 입력 문자의 특징 벡터가 각 카테고리에 대한 참조 벡터를 포함하는 인식 사전과 비교되는 예비 문자 인식 동작이 행해진다. 상기 입력 문자가 속하는 후보 카테고리(candidate category)가 결정되고, 각 입력 문자에 대한 특징 벡터와 인식 결과가 저장된다. 고신뢰성으로 인식되었다고 판정된 상기 입력 문자들은 그 인식 결과를 참조하여 선택된다. 각 선택된 입력 문자의 특징 벡터는 상기 선택된 입력 문자가 속하는 상기 후보 카테고리와는 다른 카테고리의 필기자별 특징벡터를 예측하는데 사용된다. 다음에, 카테고리의 필기자별 특징 벡터로부터, 각각의 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터가 발생되는데, 바람직하게는 필기자별 특징 벡터를 사용하여 카테고리에 대한 참조 벡터를 수정한다. 다음에, 상기 입력 문자의 특징 벡터가 상기 필기자별 참조 벡터와 비교되는 최종 문자 인식 동작이 행해진다.

Description

문자 인식 방법 및 장치

본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음

제1도는 본 발명에 따른 문자 인식 장치의 블럭도.

제2도는 본 발명에 따른 문자 인식 처리의 흐름도.

제3도는 본 발명에 따른 회귀 계수 결정 처리의 흐름도.

Claims (18)

1. 참조 벡터의 각각이 카테고리를 나타내며 불특정 필기자에 의해 제공된 필체 샘플로부터 유도되는 참조 벡터 세트를 제공하는 단계와, 입력 문자들 각각의 특징 벡터와 참조 벡터를 비교하여 후보 카테고리를 결정하고 인식 결과를 발생시키도록, 각각의 입력 문자가 속하는 카테고리를 예비로 결정하기 위해 다수의 입력 문자들에 대한 예비 문자인식 동작을 행하는 단계와, 상기 다수의 입력 문자들에 대한 인식 결과들을 참조하여 고신뢰성으로 인식된 각각의 입력 문자를 선택된 입력 문자로서 선택하는 단계와, 각각의 선택된 입력 문자의 특징 벡터로부터, 상기 선택된 입력 문자의 부호 카테고리 이외의 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 예측하는 단계와, 각각의 카테고리에 대해 예측된 필기자별 특징 벡터를 사용하여 각각의 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 발생시키는 단계와, 각각의 입력 문자가 속하는 카테고리를 최종적으로 결정하기 위해 필기자별 참조 벡터를 사용하여 최종의 문자 인식 동작을 행하는 단계를 포함하는 문자 인식 방법.
2. 제1항에 있어서, 각각의 입력 문자에 대한 인식 결과는 입력 문자의 특징 벡터와 상기 부호 카테고리의 참조 백터 사이의 거리값을 포함하며, 고신뢰성으로 인식된 각각의 입력 문자를 선택하는 단계는 거리값이 작은 입력 문자를 상기 선택된 입력 문자로서 선택하는 단계를 포함하는 문자 인식 방법.
3. 제1항에 있어서, 필기자별 참조 벡터를 발생시키는 단계에서, 각각의 카테고리에 대해 예측된 필기자별 특징 벡터를 상기 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터로서 채택하므로써 각각의 카테고리에 대한 필기자별 참조 백터가 발생되는 문자 인식 방법.
4. 제1항에 있어서, 필기자별 참조 벡터를 발생시키는 단계에서, 각각의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 사용하여 상기 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 수정하므로써 각 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터가 발생되는 문자 인식 방법.
5. 제4항에 있어서, 각각의 카테고리에 대한 참조 벡터를 수정하는 단계는 제1승산값을 얻도록 제1상수 매트릭스와 상기 카테고리에 대한 참조 벡터를 승산하는 단계와, 제2승산값을 얻도록 제2상수 매트릭스와 상기 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 승산하는 단계와, 상기 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 얻도록 상기 제1승산값과 제2승산값을 가산하는 단계를 포함하는 문자 인식 방법.
6. 제1항에 있어서, 각각의 입력 문자를 선택하는 단계는 특정 조건이 만족된 후 행해지는 문자 인식 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 특정 조건은 특정의 입력 문자의 갯수에 대해 행해지고 있는 예비 문자 인식 동작인 문자 인식 방법.
8. 제1항에 있어서, 적어도 하나의 다른 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 예측하는 단계는 승산값을 얻기 위해 희귀 계수 매트릭스와 입력 문자의 특징 벡터를 승산하는 단계와, 필기자별 특징 벡터를 얻기 위해 상기 승산값과 상수 매트릭스를 가산하는 단계를 포함하는 문자 인식 방법.
9. 제1항에 있어서, 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 예측하는 단계에서, 상기 하나의 카테고리에 대해 다수의 필기자별 특징 벡터들이 발생되며, 상기 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 얻기 위해 다수의 필기자별 특징 벡터를 평균화하는 단계를 더 포함하는 문자 인식 방법.
10. 각각의 참조 벡터가 하나의 카테고리를 나타내며, 불특정 필기자에 의해 제공된 필체 샘플로부터 유도되는 다수의 참조 벡터들이 저장되는 인식 사전과, 입력 문자들이 속하는 부호 카테고리를 예비로 결정하도록 입력 문자 패턴의 각 입력 문자의 특징 벡터와 인식 사전내의 참조 벡터를 비교하는 예비 문자 인식 수단과, 각각의 입력 문자의 후보 카테고리와 특징 벡터가 저장되어 있는 문자 정보 저장 장치와, 문자 정보 저장 장치내에 저장된 입력 문자로부터, 고신뢰성으로 인식된 입력 문자 각각을 선택된 입력 문자로서 선택하는 인식된 문자 선택 수단과, 상기 문자 정보 저장 장치로부터 상기 선택된 입력 문자의 특징 벡터를 수신하고, 이 수신된특징 벡터로부터 각각의 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 발생시키는 필기자별 참조 벡터 발생수단으로, 상기 각 선택된 입력 문자의 특징 벡터가 상기 선택된 입력 문자가 속하는 후보 카테고리와는 다른 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 발생시키는데 사용되는 상기 필기자별 참조벡터 발생수단과 각 카테고리에 대한 필기자별 특징 참조 벡터에 응답하여 동작하며, 각 입력 문자가 속하는 카테고리를 최종적으로 결정하기 위한 최종 문자 인식 수단을 포함하는 문자 인식 장치.
11. 제10항에 있어서, 상기 예비 문자 인식 수단은 추가로 입력 문자의 특징 벡터와 부호 카테고리의 참조 벡터 사이의 거리값을 발생시키며, 각 입력 문자의 상기 거리값이 상기 문자 정보 저장 장치에 저장되고, 상기 인식된 문자 선택 수단은 상기 문자 정보 저장 장치로부터 상기 거리값을 수신하는 수단과, 선택된 입력 문자로서 거리값이 작은 입력 문자를 선택하는 수단을 포함하는 문자 인식 장치.
12. 제10항에 있어서, 상기 필기자별 참조 벡터 발생 수단은 선택된 각각의 입력 문자의 특징 벡터로부터, 상기 선택된 입력 문자가 속하는 후보 카테고리와는 다른 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 발생시키는 수단과, 결정된 카테고리내의 예측된 특징 벡터를 대응하는 참조 벡터로 대체하기 위해 필기자별 특징 벡터를 출력하는 수단을 포함하는 문자 인식 장치.
13. 제10항에 있어서, 상기 필기자별 참조 벡터 발생수단은 각 선택된 입력 문자의 특징 벡터로부터, 상기 선택된 입력 문자가 속하는 후보 카테고리와는 다른 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 발생시키는 수단과, 각 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터에 응답하여 동작하며, 상기 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 얻기 위해 상기 카테고리에 대한 참조 벡터를 수정하는 참조 벡터 수정수단을 포함하는 문자 인식 장치.
14. 제13항에 있어서, 상기 참조 벡터 수정 수단은 제1승산값을 얻도록 제1상수 매트릭스와 상기 카테고리에 대한 참조 벡터를 승산하고, 제2승산값을 얻도록 제2상수 매트릭스와 상기 카테고리에 대한 필기자별 특징벡터를 승산하는 승산 수단과, 상기 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 얻도록 상기 제1승산값과 제2승산값을 가산하는 수단을 포함하는 문자 인식 장치.
15. 제10항에 있어서, 각각의 입력 문자를 선택하는 수단은 특정 조건이 만족되도록 동작하는 문자 인식 장치.
16. 제15항에 있어서, 상기 특정 조건은 특정된 갯수의 입력 문자의 특징 벡터를 비교하는 예비 문자 인식 수단인 문자 인식 장치.
17. 제10항에 있어서, 상기 필기자별 참조 벡터 발생 수단은 승산값을 얻도록 입력 문자의 후보 카테고리와 각 카테고리 사이의 희귀 계수 매트릭스와 입력 문자의 특징 벡터를 승산하는 수단과, 상기 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 얻도록 상기 승산값과 상수 매트릭스를 가산하는 수단과, 상기 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터로부터 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 유도해내는 수단을 포함하는 문자 인식 장치.
18. 제10항에 있어서, 상기 필기자별 특징 벡터 발생 수단은 상기 선택된 입력 문자의 특징 벡터로부터 각 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 발생시키며, 적어도 하나의 카테고리에 대한 다수의 필기자별 특징 벡터를 발생시키는 필기자별 특징 벡터 발생수단으로, 상기 적어도 하나의 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터를 얻도록 다수의 필기자별 특징 벡터를 평균화하는 수단을 포함하는 필기자별 특징 벡터 발생수단과, 상기 카테고리에 대한 필기자별 특징 벡터로부터 각각의 카테고리에 대한 필기자별 참조 벡터를 유도하는 수단을 포함하는 문자 인식 장치.

    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.