Yapay sinir ağları ile karakter algılama
Pattern recognition with neural networks
- Tez No: 76322
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇETİN ELMAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERAP KAZAN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların el yazılarının görüntü işleme teknikleri ile analizi
Analysis of handwriting of children with attention deficit hyperactivity disorder using image processing techniques
ÖZLEM YILDIZ BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METEHAN MAKİNACI
- A case study on the use of AI-generated music in video game development
Video geliştirme sürecinde yapay zeka ile üretilen müziklerin kullanımına ilişkin bir vaka çalışması
ÜLKÜ NUR NAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OZAN SARIER
- 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
2007
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN KARAL