- 논문번역/2012년스터디/이민석
반면에 방대하거나 아예 한계가 없는 어휘를 이용한 제약 없는 필기 글자 인식은 훨씬 어렵다. 이는 개별 단어 처리 시스템에 본질적으로 있는 문맥 지식과 단어 분할 정보가 없기 때문이다. 이런 난조에도 제약 없는 필기 글자 인식 시스템이 몇 개 개발되었다. [1, 9, 11, 18, 15, 17] 이들 시스템은 주로 추출한 특징의 종류와 한 줄이 인식 전에 단어별로 분할되는 지 아닌지에 차이가 있다. 은닉 마르코프 모형(HMM) 그리고 순환형 신경망과 HMM의 융합을 이용한 분할 기반 방법의 예로 각각 [1, 18]과 [15]가 있다. [15]의 실험은 단일 저자로부터 얻은 데이터베이스를 가지고 수행한 반면 [1, 18]의 실험은 여러 저자의 자료를 가지고 검사하였다. [16]에서는 오프라인 필기체 단어 인식을 광범위하게 조사하였다.
[18]
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