Geri Dön

Effects of feature extraction methods on handprint character recognition systems

Özellik çıkarma yöntemlerinin elyazısı karakter tanıma sistemleri üzerindeki etkileri

  1. Tez No: 101353
  2. Yazar: ABDULKERİM ÇAPAR
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

“ÖZELLİK ÇIKARMA YÖNTEMLERİNİN EL YAZISI KARAKTER TANIMA SİSTEMLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ”ÖZET Bu çalışmada, özellik bulma yöntemleriyle ve bu yöntemlerin elle yazılmış Türkçe büyük harfleri tanıyan sistemler üzerindeki etkileriyle ilgilenilmiştir. İçerisinde 1 9000 adet büyük harf ve 6540 adet rakam bulunan bir Türkçe Elyazısı Veritabanı oluşturulmuş, bu karakterleri saklamak için de yeni bir“itu”resim dosya formatı yaratılmıştır. Bir karakter tanıma sistemi üç ana parçadan oluşur: Ön İşlemler, Özellik Çıkarma ve Sınıflandırma. Bu çalışmada bütün parçalar gerçeklenmiş ancak Özellik Çıkarma özerine yoğunlaşılmıştır. Karhunen-Loeve (KL) Dönüşümünün zayıf yönleri araştırılmış ve KL dönüşümü ile bulunan özelliklerin, harflerin şekilleriyle ilgili bilgi taşımamasından kaynaklanan eksiklikler tesbit edilmiştir. Bu yüzden, geometrik bilgi taşıyan özelliklerin KL dönüşümü ile bulunan özelliklerle birlikte kullanılması önerilmiştir. Bu özellikleri sınıflandırmak için Backpropagation yöntemi ile eğitilmiş MLP (Multi Layer Perceptron) Yapay Sinir Ağlan kullanılmıştır. IX

Özet (Çeviri)

“EFFECTS OF FEATURE EXTRACTION METHODS ON HANDPRINT CHARACTER RECOGNITION SYSTEMS”ABSTRACT In this study, we worked on the feature extraction methods and their effects on the performance of Turkish uppercase handprint character recognition systems. A Turkish Handprint Database was created, which includes 19000 uppercase and 6540 digit characters. We created a new“itu”image file format for storing these characters. A character recognition system includes three main parts: Preprocessing, Feature Extraction and Classification. We realized all steps but especially focused on the Feature Extraction step. The weaknesses of the Karhunen-Loeve (KL) Transform was investigated and it was understood that these weaknesses are caused by absence of the shape information, among the KL transformed features. Therefore, we suggest to use some geometric features together with KL transformed features. We used the MLP (Multi Layer Perceptron) Neural Networks, which are trained by the Error Backpropagation method, to classify these features. vm

Benzer Tezler

  1. Advanced techniques and comprehensive analysis in speech emotion recognition using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak konuşma duygu tanıma üzerine gelişmiş teknikler ve kapsamlı analiz

    AHMET KEMAL YETKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  2. Öznitelik çıkarım ve evrimsel öznitelik seçim metotlarının EEG sinyallerinin sınıflandırma başarısına etkileri

    Effects of feature extraction and differential evolution feature selection methods on classification success of EEG signals

    FERDA ABBASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA GÜLCÜ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR

  3. Sosyal medyada sahte hesap ve hesap gruplarının tespiti için özellik çıkarımı ve yapay zeka temelli tekniklerin geliştirilmesi

    Feature extraction and development of artificial intelligence based techniques for detection of fake accounts and account groups in social media

    MEHMET SEVİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  4. Görüntü işleme ile desenlerde kusur tespiti

    Defect detection on patterns with image processing

    YUNUS EMRE MERAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÖKALP