This thesis proposes the structural method of Korean character recognition and representation. Simple convex polygons are selected as primitives and their positional relationships are represented as labeled digraphs. Segmentation, labeling regions, boundary tracing, corner detection, and hole finding processes are performed as preprocessings for the primitive extraction. For concavity finding and decomposition, the algorithms based on the computational geometry are developed. Each character is represented as digraphs called Primitive Connection Digraph (PCD) by the positional relationship and connection relationship between the primitive convex polygons. Each PCD is represented as triples called Positional Relation Triples(PRT). The positional relationships are obtained by calculating the center of area and other shape informations.
The classification step can be performed by the syntax analysis (parsing) or decision procedure. In this thesis, the rule-based decision procedure method was used. As it consists of IF-THEN-ELSE rule structures, it can be easily modified and be easily proliferated.
본 논문에서는 구조적인 방식에 의한 한글 인식과 그 표현 방법을 제시하였다. 지금까지의 한글 인식은 통계적 방법이나 문법에 의한 구문 분석에 의한 것이었으나, 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 영상 처리 방식과 computational geometry 분야에서 개발된 알고리즘들을 결합, 수정, 보완하여 구성한 새로운 인식 방법이다.
한글은 기본적으로 단순한 다각형들의 결합으로 생각되어질 수 있고, 그 단순 다각형들 간의 위치 관계도 간단한 기하학적 특성을 갖고 있기 때문에, 이러한 단순 다각형을 기본 구조로 하고 그 단순 다각형들 간의 위치 관계를 주요 특징으로 분석함으로서 기계에 의한 인식이 가능할 수 있다.
따라서 손으로 쓴 한글을 다각형으로 단순화하고 이 다각형들을 더 단순한 블록 다각형들로 분할하였다. 이 분할된 단순 다각형들 간의 연결 관계와 위치 관계를 digraph로 표현하였다. 내부적 표현으로는 다시 두개의 단순 블록 다각형과 그 위치 관계를 하나의 triple로 표현 하였다. 각 자소를 표현한 이 triple들을 IF-THEN-ELSE 구조로 구성한 rule로 분석함으로서 한글을 인식하였다.
위와 같은 방식으로 손으로 쓴 한글을 입력으로 하여, 본 인식 체계를 실험한 결과 95% 이상의 좋은 인식율이 얻어졌으며, 위와 같은 방식이 인쇄된 한글 뿐만 아니라 손으로 쓴 한글 인식에 잘 적용될 수 있음을 보였다.
