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: Karakter tanıma, Yapay sinir ağları, Character recognition, Artificial neural networks
- 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: Belirtilmemiş.
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 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 Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
- Comicverse: Expanding the frontiers of ai in comic books with holistic understanding
Comicverse: Bütünsel anlayışla çizgi romanlarda yapay zekanın sınırlarını genişletmek
GÜRKAN SOYKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YURET
PROF. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Yapay sinir ağları ile hece algılama
Başlık çevirisi yok
ÖZCAN SAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- 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