먼저 도 7 을 참조 하 면 , 데이터 처 리부 ( 122 ) 는 기 설정 된 사이즈 를 갖 는 개별 문자 이미지 ( 20 ) 로부터 기준 픽셀 ( P 1 ) 을 추출 하 고 , 기준 픽셀 ( P 1 ) 로부터 제 1 방향 ( d 1 ) 으로 이동 하 며 단위 픽셀 ( UP 1 , UP 2 , · · · ) 단위 로 순차 적 으로 부분 영상 을 추출 하 여 제 1 그룹 의 부분 영상 을 생성 한다 . 그리고 제 1 방향 ( d 1 ) 과 상이 한 제 2 방향 ( d 2 ) 으로 이동 하 며 , 단위 픽셀 ( NP 1 , NP 2 , · · · ) 단위 로 순차 적 으로 부분 영상 을 추출 하 여 제 2 그룹 의 부분 영상 을 생성 한다 . 일 예 에 의하 면 , 기준 픽셀 ( P 1 ) 은 개별 문자 이미지 ( 20 ) 의 일 꼭지점 에 위치 하 는 픽셀 이 며 , 제 1 방향 ( d 1 ) 은 수평 방향 일 수 있 고 , 제 2 방향 ( d 2 ) 은 수직 방향 일 수 있 다 . 그리고 상기 단위 픽셀 ( UP 1 , UP 2 , ···) ( NP 1 , NP 2 , · · · ) 은 m×n ( m , n 은 자연수 ) 일 수 있 다 . 데이터 처 리부 ( 122 ) 는 제 1 그룹 의 부분 영상 들 각각 으로부터 상기 화상 의 경계선 을 추출 하 고 , 부분 영상 들 의 위치 정보 와 화상 의 경계선 을 조합 하 여 제 1 후보 문자 를 결정 한다 . 그리고 제 2 그룹 의 부분 영상 들 각각 으로부터 상기 화상 의 경계선 을 추출 하 고 , 제 2 그룹 의 부분 영상 들 의 위치 정보 와 화상 의 경계선 을 조합 하 여 제 2 후보 문자 를 결정 한다 . 제 1 후보 문자 와 제 2 후보 문자 를 상술 한 제 1 실시 예 에 따른 샘플 문자 이미지 ( 10 ) 의 학습 결과 와 비교 하 여 최종 문자 를 결정 한다 .