Geri Dön

Document image classification using wavelet coefficient distributions

Dalgacık katsayıları dağılımı kullanarak belge imge sınıflandırması

  1. Tez No: 112151
  2. Yazar: KUTLAY ÖZERÖZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
  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: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

ÖZET DALGACIK KATSAYILARI DAĞILIMI KULLANARAK BELGE İMGE SINIFLANDIRMASI İmge sınıflandırma, bir imgenin daha önce tanımlanmış sınıflardan hangisine ait olduğunu belirleme işlemidir. Belge imgeleri, yazı, grafik ve fotoğraf imgelerinden bir veya birkaçını içerebilir. Belge imgelerine örnek olarak internet sayfalan gösterilebilir. Bu tezde, bir imgenin fon, yazı, grafik ya da fotoğraf sınıflarından hangisine ait olduğunu belirlemek için dalgacık dönüşüm katsayıları dağılımının kullanımı anlatılmaktadır. Fon, belge imgelerindeki düz boş alanlardır. Yazı ise olağan iki renk seviyeli yazılardır. Grafik, bilgisayar programları ile oluşturulmuş yapay grafikler sınıfıdır. Fotoğraf ise sürekli renk tonuna sahip imgeler sınıfıdır. Sınıflandırma işleminde ölçüt olarak, Laplace dağılımına benzerlik ve dağılımın yüksek derecede ayrık olması kullanılmıştır. Laplace dağılımına benzerlik ölçütü için iki yöntem kullanılmıştır: ki-kare testi ve Kolmogorov - Smirnov sınırı. Tezde ayrıca sınıflandırma işlemi için kullanılan algoritma, ve bu algoritma ile oluşturulan bilgisayar programının sonuçları sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT DOCUMENT IMAGE CLASSIFICATION USING WAVELET COEFFICIENT DISTRIBUTIONS Image classification is the process of deciding that an image belongs to one of the predefined classes. Document images are images, which may include one or more of text, graph, and photograph images. An example for a document image is a web page. In this MS thesis, wavelet coefficient distribution of images is used to decide if the image belongs to one of four classes: background, text, graph, or photograph. Background is the smooth blank regions. Text is interpreted as ordinary bi-level text. Graph is the class for artificial graphs produced by computer tools. Photograph is the class for continuous-tone images. Goodness of fit to Laplacian distribution and likelihood of being a highly discrete distribution are used as figure of merit for the classification process. To measure goodness of fit two techniques are used: chi-squared test and Kolmogorov - Smirnov bound. An algorithm for this classification process, and the results of the computer program written with this algorithm is presented in this thesis.

Benzer Tezler

  1. Keyword based search engine optimization using bag of words algorithm

    Anahtar kelime tabanlı arama motoru optimizasyonu kelime çantası algoritması kullanarak

    MOHAMMED KHUDHUR JAAFAR JUBOORI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  2. Derin evrişimsel ağlar kullanarak çevrimdışı sahte imza ve gerçek imza sınıflandırılması

    Offline fake signature and real signature classification using deep convolutional networks

    TUBA TALO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÇINAR

  3. Decoding cognitive states using the bag of words model on fMRI time series

    fMRI zaman serileri üzerinde kelime torbası modeli kullanılarak bilişsel durumların kodunun çözülmesi

    GÜNEŞ SUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMRE AKBAŞ

  4. Konvolusyonel sinir ağları kullanarak Türkçe metinler için cümle sınıflandırması

    Sentence classification using convolutional neural networks for Turkish text

    GURUR PIRANA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  5. Doküman kategorizasyonu ve imza bölge analizi

    Document categorization and signature region analysis

    İLKHAN CÜCELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BankacılıkBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN OĞUL