Destek vektör makineleri ile karakter tanıma
Character recognition by support vector machines
- Tez No: 201495
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Karakter Tanıma, Destek Vektör Makineleri, Temel Bileşen Analizi, Bağımsız Bileşen Analizi, Character Recognition, Support Vector Machines, Principal Component Analysis, Independent Component Analysis
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Karakter tanıma, görüntü dosyaları içinde yer alan yazı karakterlerinin görüntü işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak metin dosyaları halinde elde edilmesi yöntemlerinin genel adıdır. Tezde karakter tanıma probleminde destek vektör makinelerinin başarısı incelenmiştir. Bunun yanısıra temel bileşen analizi ve bağımsız bileşen analizi yöntemleri ile kullanılan örnek verilerin, daha az bileşen ile ifade edilmeleri durumunda uygulanan sistemin başarısında meydana gelen değişimler incelenmiştir. Bu amaçla tez içerisinde öncelikle destek vektör makineleri, temel bileşen analizi ve bağımsız bileşen analizi hakkında bilgi verilmiştir. Ardından uygulama aşamasında elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak, değerlendirmesi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Character recognition is a general name for converting letter characters in image files into text files by using image processing and machine learning algorithms. In this thesis the success of support vector machines on the problem of character recognition is studied. In addition, the situation and the success of the system are studied when the samples are expressed with less component then using principal component analysis and independent component analysis. For this purpose; firstly, information about support vector machines, principal component analysis and independent component analysis are given. After that, the results of the applications are compared and evaluated.
Benzer Tezler
- Design of an offline ottoman character recognition system for translating printed documents to modern turkish
Basılı dökümanların modern türkçeye çevrilmesi için çevrimdışı osmanlıca karakter tanıma sistemi tasarımı
NAZ KÜÇÜKŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZÜBEYİR ÜNLÜ
- Doküman kategorizasyonu ve imza bölge analizi
Document categorization and signature region analysis
İLKHAN CÜCELOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BankacılıkBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN OĞUL
- El yazısı rakam tanıma için destek vektör makinelerinin ve yapay sinir ağlarının karşılaştırması
Comparison of support vector machines and artificial neural networks for handwritten digit recognition
ENGİN DAĞDEVİREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN
- Destek vektör makineleri ve Gauss karışım modeli ile istenmeyen e-postaların tespiti
Support vector machi̇ne and Gauss mixture model detecti̇on of unsoli̇ci̇ted e-mails
NURULLAH ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması
Facial expression recognition from static images
BİLGE SÜHEYLA AKKOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN