Comparison of OCR algorithms using Fourier and wavelet based feature extraction
Fourier ve dalgacık tabanlı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanarak optik karakter tanıma algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 284702
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Osmanlıcadan modern Türkçeye uçtan uca aktarım sistemi
End-to-end conversion system from Ottoman to modern Turkish
İSHAK DÖLEK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN KURT
- Pattern recognition: Comparison study
Örnek algılanması: Karşılaştırma çalışması
FAWZI SALİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. MEHMET TOLUN
- A real-time optical character recognition system
Gerçek zamanlı bir optik karakter tanıma sistemi
TOLGA OVATMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. OSMAN KAAN EROL
- İzmit Körfezi alüvyonlarının birincil ve ikincil konsalidasyon özellikleri
Başlık çevirisi yok
MURAT ÇİMEN
- 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
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI AKSOY