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필기체 숫자인식을 위한 병렬 자구성 계층 신경회로망
Parallel, self-organizing, hierarchical neural networks for handwritten digit recognition

방극준    (연세대학교 전자공학과   ); 조남신    (연세대학교 전자공학과   ); 강창언    (연세대학교 전자공학과   ); 홍대식    (연세대학교 전자공학과  );
  • 초록

    In this paper, we propose the parallel, self-organizing, hierarchical neural netowrks as a handwritten digit recognition system. This system can absorb the various shape variations of handwritten digits by using the different methods of extracting the features in each stage neural network (SNN) of the PSHNN, and can reduce training time by using the single layer neural network as the SNN, and can obtain high rate of correct recognition by using the certainty area in all the output nodes individually. experiments have been performed with NIST database. In which we use 21, 315 digits (10, 625 digits for training and 10,663 digits for testing). The results show that the correct rate is 97.48% the error rate is 1.72% and the reject rate is 0.78%.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (2)

    1. Lee, Chan-Hui ; Jeong, Sun-Ho 2001. "Fast Thinning Algorithm based on Improved SOG($SOG^*$)" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, b8(6): 651~656     
    2. Lee Chan-Hee ; Jung Soon-Ho 2004. "Off-line Handwritten Digit Recognition by Combining Direction Codes of Strokes" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, 31(12): 1581~1590     

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  • 방극준 (4)

    1. 1999 "한국 지적도에서의 문자분리 및 고품질 벡터화" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s36 (2): 63~68    
  • 조남신 (5)

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