Recognition of printed characters using dempster shaferi theory of Belief functions
Basılmış harflerin dempster shafer kanı fonksiyonları kullanılarak tanınması
- Tez No: 65054
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
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
- Yapay sinir ağı kullanarak el yazısı rakam tanıma
Recognition of handwritten numerals by using neural network
HASAN HÜSEYİN ÇELİK
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiPROF. DR. İHSAN GÖK
- Character recognition using implicit polynomials
Başlık çevirisi yok
MEHMET HAMDİ ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYTÜL ERÇİL
- Osmanlıca el yazması belgeler için derin öğrenme tabanlı karakter tanıma yöntemi
Deep learning based character recognition method for Ottoman manuscript documents
ALİ ALPER DEMİR
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET EMİN TENEKECİ
- Design of an offline ottoman character recognition system for translating printed documents to modern turkish
Basılı dökümanların modern türkçeye çevrilmesi için çevrimdışı osmanlıca karakter tanıma sistemi tasarımı
NAZ KÜÇÜKŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZÜBEYİR ÜNLÜ