Geri Dön

Comparison of OCR algorithms using Fourier and wavelet based feature extraction

Fourier ve dalgacık tabanlı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanarak optik karakter tanıma algoritmalarının karşılaştırılması

  1. Tez No: 284702
  2. Yazar: ÖNDER NAZIM ONAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Optik karakter tanıma alanında bircok araştırma sürdürülmektedir. Öznitelik seçimi yüksek tanıma performansı elde etmede muhtemelen en önemli etkendir.Fourier ve dalgacık analizleri popüler öznitelik çıkarma yöntemleri arasındadır.Bununla birlikte öznitelik çıkarma metodunun performansı kullanılan veri kümesi ve sınıflandırıcı tipine bağımlıdır.Bu tezde Fourier ve dalgacık analizine dayalı öznitelik çıkarma yöntemleri sınıflandırma doğrulukları temel alınarak karşılaştırılmıştır.Buna ek olarak çeşitli yoğunluktaki gürültünün etkiside gözlemlenmiştir. Gri tonlamalı karakter görüntüsü önce bir boyutlu fonksiyona dönüştürüldü ve öznitelikler çıkartılarak sınıflandırıcıya verildi. Sınıflandırıcı olarak En Yakın Komşu ve Doğrusal Ayırtedici Fonksiyonlar kullanılmıştır.Öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yönteminin performansı çeşitli ölçekte ve döndürülmüş karakter görüntüleri kullanılarak test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

A lot of research have been carried in the field of optical character recognition. Selection of a feature extraction scheme is probably the most important factor in achieving high recognition performance. Fourier and wavelet transforms are among the popular feature extraction techniques allowing rotation invariant recognition. The performance of a particular feature extraction technique depends on the used dataset and the classifier. Different feature types may need different types of classifiers. In this thesis Fourier and wavelet based features are compared in terms of classification accuracy.The influence of noise with different intensities is also analyzed. Character recognition system is implemented with Matlab. Isolated gray scale character image first transformed into one dimensional function. Then, set of features are extracted. The feature set are fed to a classifier. Two types of classifier were used, Nearest Neighbor and Linear Discriminant Function. The performance of each feature extraction and classification methods were tested on various rotated and scaled character images.

Benzer Tezler

  1. Osmanlıcadan modern Türkçeye uçtan uca aktarım sistemi

    End-to-end conversion system from Ottoman to modern Turkish

    İSHAK DÖLEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATAKAN KURT

  2. Pattern recognition: Comparison study

    Örnek algılanması: Karşılaştırma çalışması

    FAWZI SALİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF.DR. MEHMET TOLUN

  3. A real-time optical character recognition system

    Gerçek zamanlı bir optik karakter tanıma sistemi

    TOLGA OVATMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OSMAN KAAN EROL

  4. Koni penetrasyon ve presiyometre deney sonuçlarının geoteknik incelemelerde kullanımı

    Utilization of cone penetration test and pressuremeter test results in geotechnical investigation

    AYÇA KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI AKSOY