Geri Dön

Integrated segmentation and recognition of connected Ottoman script

Bitişik Osmanlıca yazı için tümleşik bölütleme ve tanıma

  1. Tez No: 177174
  2. Yazar: İSMET ZEKİ YALNIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY, DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu tez çalışmasında, Osmanlıca bitişik metinlerdeki bağlı karakterler için içeriğe dayalı tümleşik bir bölütleme ve tanıma yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem, öncelikle dökümanlardaki bağlı bileşenlerden sistematik olarak bir takım olası parçalar çıkartır ve bu parçalara en çok benzeyen aday karakterleri belirler. Sonrasında ise belirlenen çok sayıdaki aday karakterlerin arasından sözdizim olarak en olası olanlarını seçmek için bir skor fonksiyonu tanımlanmıştır. Bu skor fonksiyonunu maksimize eden karakterler, döngüsüz bir çizge oluşturulup bu çizge üzerindeki en uzun yolu hesaplayarak bulunmaktadır. Deney sonuçları göstermektedir ki, önerilen yöntem yüksek duyarlık ve tanıma oranları sağlamaktadır. Yapılan bilgi erişim deneyleri ise, önerilen yöntemin Osmanlıca matbaa metinler için tasarlanmış bir bilgi erişim sisteminin bir parçası olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a novel context-sensitive segmentation and recognition method for connected letters in Ottoman script is proposed. This method first extracts a set of possible segments from a connected script and determines the candidate letters to which extracted segments are most similar. Next, a function is defined for scoring each different syntactically correct sequence of these candidate letters. To find the candidate letter sequence that maximizes the score function, a directed acyclic graph is constructed. The letters are finally recognized by computing the longest path in this graph. Experiments using a collection of printed Ottoman documents reveal that the proposed method provides very high precision and recall figures in terms of character recognition. In a further set of experiments we also demonstrate that the framework can be used as a building block for an information retrieval system for digital Ottoman archives.

Benzer Tezler

  1. Multimedia data modeling and semantic analysis by multimodal decision fusion

    Çoklu karar füzyonu ile medya veri modelleme ve anlamsal bölümleme

    MENNAN GÜDER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ

  2. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Automatic speech recognition in consecutive interpreter workstation: Computer-aided interpreting tool 'Sight-Terp'

    Otomatik konuşma tanıma sistemlerinin ardıl çeviride kullanılması: Sight-Terp

    CİHAN ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mütercim-TercümanlıkHacettepe Üniversitesi

    Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYMİL DOĞAN

  4. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Integrating near and long-range evidence for visual detection

    Görsel tanıma problemlerine yakın ve uzun mesafeli kanıtların entegre edilmesi

    NERMİN SAMET

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ