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Korean Character Recognition with Tree Structure Using Representative Images

김정우    (경북대학교 전자공학과   ); 정수길    (경북대학교 전자공학과   ); 조웅호    (대구공업전문대학 전자계산과   ); 김성용    (대경전문대학 전자계산과   ); 김수중    (경북대학교 전자공학과  );
  • 초록

    For the efficient recognition of Korean Alphabets, we proposed the tree structure algorithm which was based on K-tuple NRF-SDF using representative images as training images. Representative images consisted of ECP-SDF images of several consonants or vowels. To reduce the effect of sidelobe in the output correlation plane, we used the representative images as training images and obtained the elements of a vector inner product matrix using the peak value of AMPOF correlation of training images with one another. The proposed algorithm consisted of three main-step containing several substeps. In filter synthesis of each step, representative images were used as training images in the first and the second main-step and each consonant or vowel was used as training images in the third main-step. The performance of this algorithm is demonstrated by computer simulation and optical experiment.


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    8. 2001 "결합 공간 부호화 방법을 이용한 두 단계 변형부호화자리수 가산기 구현" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체 38 (11): 810~820    
    9. 2003 "두 선형 편광기와 위상 마스크를 사용한 광 암호화 시스템" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체 40 (3): 10~18    
  • 김수중 (86)

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