Geri Dön

Segmentation, feature extraction and recognition of ottoman script

Osmanlıca metinin bölütlenmesi, öznitelik çıkarımı ve tanınması

  1. Tez No: 35549
  2. Yazar: ALPER ATICI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: optik harf tanıma, bölütleme, öznitelik analizi ve çıkarımı, sınıflandırma, Saklı Markov Model, trie, zincir kodu, Karakter tanıma, Osmanlıca, Optical Character Recognition (OCR), segmentation, feature analysis and extraction, classification, Hidden Markov Models (HMM), trie, chain code, Character recognition, Ottoman
  7. Yıl: 1994
  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

ÖZ OSMANLICA METİNİN BÖLÜTLENMESİ, ÖZNİTELİK ÇIKARIMI VE TANINMASI ATICI, Alper Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Fatoş Yarman VURAL Eylül, 1994 Bu tezde, C++ programlama dili kullanılarak, PC tabanlı bir donanım üzerinde Osmanlıca metinin bölütlenmesi, öznitelik çıkarımı ve tanınması amacıyla bir optik harf tanıma sistemi geliştirilmiştir. Geometrik ve topolojik öznitelik analizine dayalı bölütleme ve öznitelik çıkarımı ardından, harflerin ana gövdelerine zincir kodu transformasyon uygulanmaktadır. Bölütleme aşaması ile elde edilen bölütler, farklı yöntemlerle işlenebilirler. Zincir kodu dizilimleri Saklı Markov Model ile sınıflandırılmaktadır Elde edilen öznitelikler, trie' veri yapısı ağacı ile temsil edilen alfabede tam eşleme yöntemiyle işlenerek harf tanıması yapılmaktadır. 'Trie' düğümleri, harfleri ayırdedici özniteliklere karşılık gelmektedir. Saklı Markov Model ile yapılan deneylerde ilk iki sırada görülen doğru seçeneklerin oram %99'dur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SEGMENTATION, FEATURE EXTRACTION AND RECOGNITION OF OTTOMAN SCRIPT ATICI, Alper M.S. in Computer Engineering Supervisor: Prof. Dr. Fatos Yarman VURAL September, 1994 In this study, an OCR system for segmentation, feature extraction and recognition of Ottoman script has been developed using C++ programming language on PC platform. The segmentation and feature extraction stages are based on geometrical and topological feature analysis, followed by the chain code transformation of the main strokes of characters. The output of segmentation is well- defined segments that can be fed into any classification approach. The classes of main strokes are identified through left-right Hidden Markov Models (HMM). Final decision is made by exact matching of the features with those of the alphabet, which is represented by tries. The nodes of the tries represent distinguishing features of characters. The percentage of correct decisions that appear in top 2 alternatives produced by Hidden Markov Models is 99%. Ul

Benzer Tezler

  1. Tez No

    185473

    Endoskopik görüntülerin değerlendirilmesinde görüntü işleme temelli akıllı karar destek sistemi

    An intelligent decision support system based on image processing for evaluating of the endoscopic images

    ABDULKADİR ŞENGÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİH C. İNCE

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  2. Tez No

    47448

    Integrated segmentation and recognition of handwritten digits

    Elyazı rakamların birleştirilmiş tanıma ve bölütlendirilmesi

    HAKAN AYGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. ETHEM ALPAYDIN

  3. Tez No

    259008

    Statistical facial feature extraction and lip segmentation

    İstatistiksel yüz öznitelik çıkarımı ve dudak bölümlemesi

    MUSTAFA BERKAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  4. Tez No

    93093

    Segmentation of human face

    Yüz nesnelerinin bulunması

    SELİN BASKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METE BULUT

    DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY

  5. Tez No

    116399

    Model based structural object recognition

    Örnek tabanlı yapısal nesne tanıma

    ERKAN YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. METE BULUT

Geri Dön