Geri Dön

A Hybrid approach for Turkish optical character recognition

Türkçe optik karakter tanıma için hibrit bir yaklaşım

  1. Tez No: 119242
  2. Yazar: GÜLBERAL KIRÇİÇEĞİ YOKSUL AKINCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Optik Karakter Tanıma, İkileştirme, Eğim Düzeltme, Bölümleme, Ön tanıma, Tanımlayıcı Birleştirme, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları vı, Karakter tanıma, Türkçe, Yapay sinir ağları, Optik Karakter Tanıma, İkileştirme, Eğim Düzeltme, Bölümleme, Ön tanıma, Tanımlayıcı Birleştirme, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları vı, Character recognition, Turkish, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz TÜRKÇE OPTİK KARAKTER TANIMA İÇİN HIBRİT BİR YAKLAŞIM Akıncı, Gülberal Kırçiçeği Yoksul Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Volkan Atalay Eylül 2002, 67 sayfa Bu tezde, değişik fontlarla basılmış Türkçe dokümanları kabul edilebilir derecede bir başarı ile tanıyabilen Türkçe Optik Karakter Tanıma sisteminin önişleme ve tanıma alt sistemleri sunulmuştur. Önişleme alt sistemi, ikileştirme, gürültü temizleme, eğim bulma ve düzeltme, dokümanların satırlara, kelimelere ve harflere bölümlenmesi, ve karakterlerin eşit büyüklüklere getirilmesi işlemlerini kapsamaktadır. Tanıma alt sisteminde ise, iki değişik tanıma sistemi birleştirilerek, sistemin performansının artırılması hedeflenmiştir. Kullanılan ilk tanıma sistemi karakterlerin yazım çizgilerini, ikinci tanıma sistemi ise karakterlerin kenarlaradeğen boşluklarının yerlerini kullanmaktadır. İki tanımlama sisteminde de bir ön tanıma adımı mevcuttur. Ön tanıma sonucuna göre, sistemde kullanılmakta olan çok katmanlı yapay sinir ağlarından biri kullanılarak öneriler oluşturulmaktadır. Yapay sinir ağlarının hazırlanması için, değişik yazı tiplerine sahip 69.000 Türkçe karakter içeren bir görüntü veritabanı oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

oz TÜRKÇE OPTİK KARAKTER TANIMA İÇİN HIBRİT BİR YAKLAŞIM Akıncı, Gülberal Kırçiçeği Yoksul Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Volkan Atalay Eylül 2002, 67 sayfa Bu tezde, değişik fontlarla basılmış Türkçe dokümanları kabul edilebilir derecede bir başarı ile tanıyabilen Türkçe Optik Karakter Tanıma sisteminin önişleme ve tanıma alt sistemleri sunulmuştur. Önişleme alt sistemi, ikileştirme, gürültü temizleme, eğim bulma ve düzeltme, dokümanların satırlara, kelimelere ve harflere bölümlenmesi, ve karakterlerin eşit büyüklüklere getirilmesi işlemlerini kapsamaktadır. Tanıma alt sisteminde ise, iki değişik tanıma sistemi birleştirilerek, sistemin performansının artırılması hedeflenmiştir. Kullanılan ilk tanıma sistemi karakterlerin yazım çizgilerini, ikinci tanıma sistemi ise karakterlerin kenarlaradeğen boşluklarının yerlerini kullanmaktadır. İki tanımlama sisteminde de bir ön tanıma adımı mevcuttur. Ön tanıma sonucuna göre, sistemde kullanılmakta olan çok katmanlı yapay sinir ağlarından biri kullanılarak öneriler oluşturulmaktadır. Yapay sinir ağlarının hazırlanması için, değişik yazı tiplerine sahip 69.000 Türkçe karakter içeren bir görüntü veritabanı oluşturulmuştur.

Benzer Tezler

  1. Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Ponza taşı takviyeli sintaktik köpük metalin üretimi, fiziksel ve mekanik özelliklerin incelenmesi

    Pumice stone added syntactic foam metal production, physical and mechanical properties analysis

    GÖKHAN BİLGE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ GÖKŞENLİ

  3. Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım

    A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms

    CEMRE NUR GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU

  4. Koroner arter bypass operasyonlarında risk değerlendirmesi için makine öğrenimi tabanlı hibrit bir sistemin geliştirilmesi

    Development of a machine learning based hybrid system for risk assessment in coronary artery bypass operations

    AYŞE BANU BİRLİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Medipol Üniversitesi

    Sağlık Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. HAKAN TOZAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER BANU KÖSE

  5. International supplier selection and order allocation decision: A comparison of a Turkish and an Australian company

    Uluslararası tedarikçi seçimi ve sipariş dağıtımı kararı: Türk ve Avustralyalı şirket karşılaştırması

    AYCAN AYTEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU TEKTAŞ