Symbol matching and character recognition
Sembol karşılaştırma ve karakter tanıma
- Tez No: 90832
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENSAR GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 199
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
ABSTARCT Optical Character Recognition (OCR) is one of the major concepts in pattern recognition today. It is an interdisciplinary study, which is based on image processing, artificial neural networks, fuzzy logic, feature extraction and pattern recognition in computer sciences also on several concepts from mathematics and physics. Many techniques have been developed for character recognition by using these concepts up to today. Several of OCRs have used one of these techniques specifically as others have used a mixture of them to form hybrid systems. This project presents an OCR, which uses a new feature extraction algorithm called Transition Scanning In Multiple Axes (TSIMA) and the traditional scoring techniques. It is not necessary to use artificial neural networks or fuzzy logic in proposed system. Use of this feature gives us a better performance ratio than all the other features implemented in the concept of feature extraction. In addition, it can be used alone in a recognizer. None of the other features developed so far, can differentiate the characters alone by itself. The system has a modular structure. Each of preprocessing and basic steps has been implemented as a single module, which communicates through data files. The project has been built in the platform of Borland C++ Builder Version 3.00. m
Benzer Tezler
- Görüntü işleme yöntemleri ile yüzey üzerine oyulmuş karakterlerin tanınması
The recognition of engraving character on the surface with image processing methods
MAHMUT SAMİ YASAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Osmanlıca karakterlerin bilgisayar destekli tanınması
Başlık çevirisi yok
ALİ ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAGIP BAŞBUĞ
- Kısa metinlerde varlık ismi tanıma
Named entity recognition on Turkish short texts
BEYZA EKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- V.42 bis sıkıştırma yönteminin gerçekleşme ve başarım incelenmesi
Implementation of V.42 bis compression procedure and performance results
OSMAN ALİEFENDİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. A. EMRE HARMANCI
- Sıra korumalı dizgi eşleştirme tabanlı bağlam modellemesi ile kayıpsız veri sıkıştırma
Lossless data compress with order preserve patternmatching base context modelling
MUHAMMED VEYSEL KINGIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ