Geri Dön

Yapay sinir ağları ile karakter algılama

Pattern recognition with neural networks

  1. Tez No: 76322
  2. Yazar: HACI BAYRAM KILIÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇETİN ELMAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Yapay sinir ağları, giriş verilerinin yetersiz olduğu, mevcut verilerden hareketle bilinmeyen ilişkilerin ortaya çıkarılması ve algoritması veya kuralları tam olarak bilinmeyen durumlar için geliştirilmiş bir bilgi işleme sistemidir. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının önemli bir uygulaması olan karakter algılama işlemi ele alınmıştır. Buna örnek olması açısından 0 ile 9 arasındaki karakterler giriş vektörü olarak ağa sunulmuş ve eğitim işlemi bu karakterler üzerinden gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, ağın bu karakterleri belirsiz ortamlarda da tanıması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada çokkatmanlı ileri beslemeli bir YSA mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılmıştır. Ayrıca Delphi programlama dili ile karakter algılama işlemini gerçekleştiren bir yazılım geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Neural networks are input data system which are developed for the cases in which are starting from the available data to disclose the unknown relationships and the algorithm or data processing system in which rules are not exactly known. In this study, the pattern recognation procedure which is an important application of the neural networks is considered. As an example the characters between 0 and 9 are submitted to the networks as entrance vectors and the training procedures are realized according to these characters. As a result, the network could recognize these characters in indefinite context too. In this study a multilayer forward feeding neural networks architecture and a back propagation teaching method are used. Also a character perceiving software is developed by using the Delphi programing language.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma kullanılarak günümüz Türkçesinin Osmanlıcaya çevrilmesi

    Translating contemporary Turkish to Ottoman Turkish by using artificial neural network based optical character recognition

    İSHAK DÖLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERAP KAZAN

  2. Handwritten character recognition and document analysis using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak el yazısı algılama ve belge analizi

    BARIŞ KILIÇLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METEHAN MAKİNACI

  3. Görme engelliler için basılı doküman yorumlama ve seslendirme sisteminin gerçekleştirilmesi

    Implementation of written document interpreting and vocalization system for visually handicapped people

    EMRE UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN KARAL

  4. Car plate recognition

    Araba plaka tanıma

    KAYHAN BORA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA

    YRD. DOÇ. DR. NERGİZ ERCİL ÇAĞILTAY

  5. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with artificial neural network

    MURATCAN UZTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER