Effects of feature extraction methods on handprint character recognition systems
Özellik çıkarma yöntemlerinin elyazısı karakter tanıma sistemleri üzerindeki etkileri
- Tez No: 101353
- Danışmanlar: DOÇ.DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Evaluating effects of denoising and feature extraction methods on classification of EMG signals
Başlık çevirisi yok
ERCAN GÖKGÖZ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInternational Burch UniversityPROF. DR. ABDULHAMİT SUBAŞI
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA GÜLCÜ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Görüntü işleme ile desenlerde kusur tespiti
Defect detection on patterns with image processing
YUNUS EMRE MERAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÖKALP