Abstract

The structure of a typical pattern recognition consists a pre-processing, a feature extraction(algorithm) and classification or recognition. In classification, when widely varying patterns exist in same category, we need the clustering which organize the similar patterns. Clustering algorithm is two approaches. Firs, statistical approaches which are k-means, ISODATA algorithm. Second, neural network approach which is T. Kohonen's LVQ(Learning Vector Quantization). Nikhil R. Palet al proposed the GLVQ(Generalized LVQ, 1993). This paper suggest the efficient feature extraction methods of handwritten numerals in GLVQ clustering network. We use the handwritten numeral data from 21's authors(ie, 200 patterns) and compare the proportion of misclassified patterns for each feature extraction methods. As results, when we use the projection combination method, the classification ratio is 98.5%.

패턴인식은 전처리, 특징추출, 식별의 과정을 거쳐 인식을 하게된다. 식별과정 에서 여러개의 패턴이 흩어져 있을 경우에 유사한 패턴끼리 클러스터링을 위하여 한 카테고리 내에서 패턴을 분할하게 된다. 클러스터링 방법에는 통계적인 방법으로 k-means 방법, ISODATA알고리즘등이 있으며〔1〕, 최근에는 신경망에 의한 클러스터링 방법으로 T, Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)가 주로 이용되었다〔6〕. Nikhil R, Pal. et al은 LVQ알고리즘을 보다 개선한 방법으로 GLVQ(Generalized LVQ, 1993)를 제안하였다〔4〕.본 논문은 GLVQ 알고니즘으로 패턴을 클러스터링 할 경우에 효율적인 특징추출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 20명의 필기체 숫자 0에서 9까지 의 200개 패턴을 여러 가지 방법으로 특징 추출하여 GLVQ알고리즘으로 10개(0-9의 패턴) 의 클러스터로 구분하고, 해당 클러스터에서 오분류되는 패턴의 비율로서 그 효율성을 비교 하였다. 그 결과 투영조합 방법을 이용하였을 경우 98.5%의 분류율을 나타내었다.

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