Geri Dön

Banknote recognition using inductive learning

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 97741
  2. Yazar: MEHMET ŞEVKLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. M. SABİH AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

ÖZET Bu tezde, para tanıma için alternatif bir teknik geliştirilmiştir. Bu teknikte gerekli kural setini çıkarma ve tanıma işlevi Rules-3 Endüktif Öğrenme yoluyla yapılmaktadır. Banknotu temsil etmek için 10 tane 3x3 mask kullanılmıştır. Herbir banknot(veya örnek) 10 adet maskın frekans sayışım içermektedir. Sistem 5 adet değişik paranın arka ve ön yüzü her bir banknottan 10'ar adet kullanılarak öğretildi. Daha sonra sisteme öğretilmemiş 25 adet yeni banknot test edildi. Sistemin etkinliği doğru sınıflama açısından ölçüldüğünde 96% olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this thesis we propose an alternative technique to banknote recognition. The technique employs the RULES-3 inductive learning algorithm to extract the necessary set of rules and recognizes a banknote. 10 of 3x3 masks were used to represent a banknote. Each banknote (or example) consists of 10 frequencies of each mask. The system was trained for 5 different types of banknotes' back and front sides by using 10 samples for each type and then tested for 25“new”examples. The efficiency of the system, that is the ability of correctly classifying new examples, is found to be 96%.

Benzer Tezler

  1. Development of counterfeit banknote recognition system using deep learning

    Derin öğrenme kullanılarak sahte banknot tanıma sisteminin geliştirilmesi

    BURAK İYİKESİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ

  2. Evrişimsel sinir ağları kullanarak gömülü sistemlerde para tanıma işlemi

    The process of money recognition by using convolutional neural network in embeded systems

    ERÇİN EKİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ

  3. iOS platformunda görme engelliler için TL tanıma uygulaması

    Turkish banknote recognition application for visually impaired

    ÖZGÜR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER

  4. Yapay sinir ağları ile değerli kağıt tanıma sistemi

    Valuable paper identification system using artificial neural networks

    SERKAN KABA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ALİ OKATAN

  5. Görsel derin öğrenme ile döviz kuru hesaplama

    Exchange rate calculation with visual deep learning

    EMRE JILTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM TAŞKIN