Optik karakter tanıma tabanlı otobüs sınıflandırma uygulaması
Bus classification application based on optical character recognition
- Tez No: 363033
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TURHAN KARAGÜLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Bu projede, akıllı telefonlar üzerinden bir otobüsün güzergâh numarasının otomatik olarak okunması için makine öğrenimi ve bilgisayar görüsü algoritmaları bir araya getirilmiştir. Bu çalışma görme engelli insanların şehir senaryolarına adaptasyonunu arttırmak için çok yararlı olabilir. Standart görüntü eşleme metotları yansıtıcıların bolluğu, görüntülerin üst üste gelmesi, aydınlık seviyesinin değişmesi, parlak noktaların oluşması, gölge oluşumu ve bakış açısı değişikliği gibi durumlarda hatalarla karşı karşıya kalabilmektedir. Bu sorun“cascade of classifiers”algoritması ile otobüsün ön yüzünün belirlenmesi ve elde edilen ön yüzde geometrik varlıkların yerlerinin bir model yardımıyla belirlenmesi, ondan sonra bu varlıklar üzerinden görüntü eşleme yapılmasıyla çözülür. Bu metot gerçek zamanlı olarak çalışır ve deney sonuçlarının da gösterdiği gibi tanıma oranı ve güvenilirlik açısından iyi bir performansa sahiptir.
Özet (Çeviri)
In this paper, machine learning and geometric computer vision are combined for reading bus line numbers automatically with a smartphone. This can prove very useful to improve the autonomy of visually impaired people in urban scenarios. The problem is a challenging one, since standard geometric image matching methods fail due to the abundance of distractors, occlusions, illumination changes, highlights and specularities, shadows, and perspective distortions. The problem is solved by locating the main geometric entities of the bus facade through a cascade of classifiers, and then refining the matching with robust geometric matching. The method works in real time and, as experimental results show, has a good performance in terms of recognition rate and reliability.
Benzer Tezler
- Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi
Image processing based identity recognition and liveness analysis system with microservice
ÖMER CAN ESKİCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK
- Comparison of OCR algorithms using Fourier and wavelet based feature extraction
Fourier ve dalgacık tabanlı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanarak optik karakter tanıma algoritmalarının karşılaştırılması
ÖNDER NAZIM ONAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
- Neural language modelling approaches for post-ocr text processing
Optik karakter tanıma sonrası metin işleme adımı için sinirsel dil modelleri yaklaşımları
AYŞE İREM TOPÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Developing a deep learning based offline optical character recognition model for printed Ottoman turkish
Derin öğrenme tabanlı çevrimdışı Osmanlıca basılı karakter tanıma modeli geliştirilmesi
AHMED NADHEER QASIM AL-KHAFFAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ATİLA
- Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma
Optical character recognition with artificial neural network
MURATCAN UZTEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER