Document image classification using wavelet coefficient distributions
Dalgacık katsayıları dağılımı kullanarak belge imge sınıflandırması
- Tez No: 112151
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık dönüşümleri, Görüntü sınıflandırma, Wavelet transforms, Image classification
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET DALGACIK KATSAYILARI DAĞILIMI KULLANARAK BELGE İMGE SINIFLANDIRMASI İmge sınıflandırma, bir imgenin daha önce tanımlanmış sınıflardan hangisine ait olduğunu belirleme işlemidir. Belge imgeleri, yazı, grafik ve fotoğraf imgelerinden bir veya birkaçını içerebilir. Belge imgelerine örnek olarak internet sayfalan gösterilebilir. Bu tezde, bir imgenin fon, yazı, grafik ya da fotoğraf sınıflarından hangisine ait olduğunu belirlemek için dalgacık dönüşüm katsayıları dağılımının kullanımı anlatılmaktadır. Fon, belge imgelerindeki düz boş alanlardır. Yazı ise olağan iki renk seviyeli yazılardır. Grafik, bilgisayar programları ile oluşturulmuş yapay grafikler sınıfıdır. Fotoğraf ise sürekli renk tonuna sahip imgeler sınıfıdır. Sınıflandırma işleminde ölçüt olarak, Laplace dağılımına benzerlik ve dağılımın yüksek derecede ayrık olması kullanılmıştır. Laplace dağılımına benzerlik ölçütü için iki yöntem kullanılmıştır: ki-kare testi ve Kolmogorov - Smirnov sınırı. Tezde ayrıca sınıflandırma işlemi için kullanılan algoritma, ve bu algoritma ile oluşturulan bilgisayar programının sonuçları sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT DOCUMENT IMAGE CLASSIFICATION USING WAVELET COEFFICIENT DISTRIBUTIONS Image classification is the process of deciding that an image belongs to one of the predefined classes. Document images are images, which may include one or more of text, graph, and photograph images. An example for a document image is a web page. In this MS thesis, wavelet coefficient distribution of images is used to decide if the image belongs to one of four classes: background, text, graph, or photograph. Background is the smooth blank regions. Text is interpreted as ordinary bi-level text. Graph is the class for artificial graphs produced by computer tools. Photograph is the class for continuous-tone images. Goodness of fit to Laplacian distribution and likelihood of being a highly discrete distribution are used as figure of merit for the classification process. To measure goodness of fit two techniques are used: chi-squared test and Kolmogorov - Smirnov bound. An algorithm for this classification process, and the results of the computer program written with this algorithm is presented in this thesis.
Benzer Tezler
- Keyword based search engine optimization using bag of words algorithm
Anahtar kelime tabanlı arama motoru optimizasyonu kelime çantası algoritması kullanarak
MOHAMMED KHUDHUR JAAFAR JUBOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Web 3.0 teknolojileri i̇le sosyal medya veri anlamlandirmasina yönelik bir model geliştirme
Developing a model for social media data semantics with web 3.0 technologies
VALA GASHI ADIGÜZELLİ
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Konvolusyonel sinir ağları kullanarak Türkçe metinler için cümle sınıflandırması
Sentence classification using convolutional neural networks for Turkish text
GURUR PIRANA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Resim tabanlı osmanlıca belgelerde sınıflandırma
Classification of image-based ottoman records
RAMAZAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Matematikİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT ÇUHACI
- Derin evrişimsel ağlar kullanarak çevrimdışı sahte imza ve gerçek imza sınıflandırılması
Offline fake signature and real signature classification using deep convolutional networks
TUBA TALO
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÇINAR