Geri Dön

Recognition of printed characters using dempster shaferi theory of Belief functions

Basılmış harflerin dempster shafer kanı fonksiyonları kullanılarak tanınması

  1. Tez No: 65054
  2. Yazar: BARAN MEHMET KARLIDAĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Karakter tanıma, Character recognition
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET Bilgi tümleştirmesi kullanan yeni bir harf tanıma yöntemi önerildi. Bilgi birleştirmesi, Dempster' in birleştirme kuralı kullanılarak gerçekleştirildi. örnek karakterler basit yollarla hesaplanabilen özellikler kullanılarak altkümelere ayrıldı. Bilinmeyen karakterlere ait bu özelliklerden edinilen bilgiler Dempster-Shaf er' in kanı fonksiyonları teorisi kullanılarak temsil edildi. Harf tanıma yönteminin eğitim ve karar verme açısından diğer harf tanıma yöntemlerine göre daha hızlı olması ve daha az bellek kullanması sağlandı. K en yakın komşu sınıflandırıcısı aynı özellikler kullanılarak oluşturuldu ve sonuçlar karşılaştırıldı.

Özet (Çeviri)

Ill ABSTRACT A new character recognition algorithm using information fusion is proposed. Information fusion is done using Dempster's Rule of Combination. The training characters are classified into groups (subsets) using computationally simple features. The evidence obtained from these features for an unknown character is represented with Dempster-Shaf er' s Theory of Belief Functions. The character recognition algorithm is designed to use a small amount of memory for the storage of the training data and give a fast response in the training and decision phases compared to other character recognition algorithms. A k-nearest neighbour classifier is implemented with the same features to provide comparison.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    758662

    Use of convolutional neural network for recognition of arabic handwriting characters

    Arapça el yazısı karakterlerin tanınmasında konvolusyonel sınır ağları kullanımı

    MOHAMMED WIDAD JBRAIL JBRAIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET EMİN TENEKECİ

  2. Tez No

    84335

    Yapay sinir ağı kullanarak el yazısı rakam tanıma

    Recognition of handwritten numerals by using neural network

    HASAN HÜSEYİN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    PROF. DR. İHSAN GÖK

  3. Tez No

    28866

    Character recognition using implicit polynomials

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET HAMDİ ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYTÜL ERÇİL

  4. Tez No

    12819

    Pattern recognition using Kohonen's self organizing feature map

    Kohonen'in kendini düzenleyen nitelik haritaları kullanılarak örüntü tanıma

    NAZİFE BAYKAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NEŞE YALABIK

  5. Tez No

    689747

    İngilizcede çember dolgu oranı yöntemi ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with circle filling rate method for English

    SAHRA TİLKİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. YAHYA ŞİRİN

Geri Dön