Geri Dön

Matematiksel sembollerin tanınmasına yönelik yeni bir algoritma

A new algorithm for recognition of mathematical symbols

  1. Tez No: 382322
  2. Yazar: CEYHUN ÇAKAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAMİT ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Matematiksel İfadelerin Tanıma (MİT), matematiksel ifadelerin bilimsel yazındaki yaygınlığı nedeniyle önemli bir gerekliliktir. Standart Yazı Tanımanın (SYT) aksine MİT'de simgeler yatay olarak sıralanmazlar ve yakın büyüklükte olmayabilirler. Sonuç olarak, matematiksel ifadelerin tanınması standart yazıya göre çok daha zor olabilir. Bu nedenle günümüzde MİT üzerine yapılan akademik çalışmalar etkin olarak devam etmektedir. Bu tez çalışması, Simge Ayrıştırma, Simge Tanıma ve Yapısal Çözümleme algoritmalarından oluşan İstatiksel Örüntü Tanıma temelli çevrimdışı bir MİT sistemi önermektedir. Ayrıca, Simge Tanıma aşamasının doğruluğunu ve hızını arttırmak için tezde Yetim-Piksel-Oranı/Yerel-Yetim-Piksel-Oranı (YPO/YYPO) olarak isimlendirilen yeni bir istatistiksel nitelik ailesi önermektedir. YPO/YYPO nitelikleri simgeyi oluşturan siyah piksellerin, beyaz pikselleri ne şekilde çevrelediklerine göre tanımlanırlar. Bu tezde YPO/YYPO nitelikleri kullanılarak oluşturulmuş bir nitelik vektörünün, sistemin yabancı simgeleri tanıma başarısını ve tanıma hızını önemli ölçüde artırabileceği diğer yaygın nitelik vektörleri ile karşılaştırılarak incelenecektir. Bu amaçla, YPO/YYPO nitelik vektörü üç farklı sınıflandırma yöntemi (Kstar, MLP, KNN) ile sınıflandırılıp elde edilen sonuçlar tanıma hızı ve doğruluğu açısından diğer iki yaygın nitelik vektörü (3 x 3 Bitmap, dalgacık) ile karşılaştırılacaktır. Önerilen çevrimdışı MİT sistemi Java tabanlı Weka yazılım paketi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Mathematical Expression Recognition (MER) is an important requirement in science because of the prevalence of the mathematical expressions in the science literature. The symbols are not lined up horizantally and their size may not be similar in MER in contrast with Standart Text Recognition (STR). Thus, recogniton of the mathematical expression can be very difficult in comparison with STR. So, academical studies on MER are goes on effectively today. In this thesis, a software system; which is composed of Symbol Segmentation, Symbol Recognition and Spatial Analysis steps; are proposed. Also, A new statistical feature family called Orphan-Pixel-Rate/Local-Orphan-Pixel-Rate (OPR/LOPR) are introduced. OPR/LOPR features are defined by how black pixels of the binary image encloses its white pixels. In this thesis, it will be shown that a feature vector mainly created by using OPR/LOPR can increase significantly the accuracy of recogniton. For that purpose, OPR/LOPR vector will be compared with two other common feature vectors.(3 x 3 Bitmap, wavelet) according to their results of recognition speed and accuracy after its classification with three different method (Kstar, MLP, KNN). This offline MER sistem have been implemented using Weka software packet based on Java.

Benzer Tezler

  1. Image analysis based symbol recognition in colored maps

    Renkli haritalarda görüntü analizi tabanlı sembol tanıma

    FATMANUR TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Online handwritten mathematical expression recognition

    El yazısı ile yazılan matematiksel ifadeleri tanıma

    ONUR ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖZLEM ÖZTÜRK

  3. Transforming feedback control systems on whiteboard into Matlab via a deep learning based intelligent system

    Derin öğrenme tabanlı akıllı bir sistem ile beyaz tahtadaki geribeslemeli kontrol sistemlerinin Matlab ortamına aktarılması

    DORUKHAN ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Ortaokul öğrencilerinin farklı matematiksel modelleme problemlerindeki becerilerinin incelenmesi

    Investigation of the skills of different mathematical modeling problems of secondary school students

    İDRİS ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimDicle Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ÖZGEN

  5. İlkokul öğrencilerine matematiksel yetkinliğin kazandırılması sürecinde yaşanan zorluklara ilişkin öğretmen görüşlerinin incelenmesi

    An examination of teachers' opinions on the difficulties experienced in the process of acquiring mathematical competency to primary school students

    SERKAN GÜDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM YANBIYIK