홈으로 > 기술 > 문자인식

문자인식
［인식］

참고자료：2치화특징성분을 뉴럴 네트워크입력층으로 한 문자인식 실험

당사의 라이브러리를 사용하여 2치화특징성분을 뉴럴 네트워크입력층으로 한 문자인식실험을 진행합니다.

1. 입력화상을 2치화
2. MS굵은 활차제수자0〜9까지 학습
　　■특징：문자를3×4로 분할하여 1테두리내의 검은화소의 개수
　　■학습계수：1.0
　　■학습회수：5000회
3. 특정테내의 문자를 인식
　　1. MS굵은 활자체
　　2. MS명조활자체
4. 결과:읽기정확율
　　1. MS굵은 활자체:60%
　　2. MS명조활자체:40%

결과로는 등록한 폰트일 경우 어느정도의 인식은 가능하지만 다른 폰트일 경우 읽기 정확율의 저하는 피할 수 없습니다.

문자인식

참고자료：PatMax(R)특징성분을 뉴럴 네트워크입력층으로 한 문자인식실험

당사의 라이브러리 및 코그넥스사의 라이브러리를 사용하여 PatMax®특징성분을 뉴럴 네트워크입력층으로 한 문자인식실험을 진행합니다.

1.입력화상에서 “0”을 모델로 등록
2. MS굵은 활자체의 수자0〜9까지 학습
　　■특징：문자를 3×4로 분할한 테두리내의 PatMax특징점 개수
　　■학습계수：1.0
　　■학습회수：5000회
3. 특정테내의 문자을 인식
　　1. MS굵은 활자체
　　2. MS명조활자체
4. 결과：읽기 정확율
　　1. MS굵은 활자체：100%
　　2. MS명조활자체：100%

문자인식

결과로는 이번에는 2치화상을 입력할때와 달리 등록한 폰트나 다른 폰트라도 100%읽기결과를 얻을수 있었습니다.이것은 PatMax(R)의 특징이 단순한 2치화와는 달리 형태를 특징성분으로 하였기때문이라고 볼수 있습니다.