Comparison of OCR algorithms using Fourier and wavelet based feature extraction
Fourier ve dalgacık tabanlı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanarak optik karakter tanıma algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 284702
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Fourier analiz, Fourier analysis
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Optik karakter tanıma alanında bircok araştırma sürdürülmektedir. Öznitelik seçimi yüksek tanıma performansı elde etmede muhtemelen en önemli etkendir.Fourier ve dalgacık analizleri popüler öznitelik çıkarma yöntemleri arasındadır.Bununla birlikte öznitelik çıkarma metodunun performansı kullanılan veri kümesi ve sınıflandırıcı tipine bağımlıdır.Bu tezde Fourier ve dalgacık analizine dayalı öznitelik çıkarma yöntemleri sınıflandırma doğrulukları temel alınarak karşılaştırılmıştır.Buna ek olarak çeşitli yoğunluktaki gürültünün etkiside gözlemlenmiştir. Gri tonlamalı karakter görüntüsü önce bir boyutlu fonksiyona dönüştürüldü ve öznitelikler çıkartılarak sınıflandırıcıya verildi. Sınıflandırıcı olarak En Yakın Komşu ve Doğrusal Ayırtedici Fonksiyonlar kullanılmıştır.Öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yönteminin performansı çeşitli ölçekte ve döndürülmüş karakter görüntüleri kullanılarak test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
A lot of research have been carried in the field of optical character recognition. Selection of a feature extraction scheme is probably the most important factor in achieving high recognition performance. Fourier and wavelet transforms are among the popular feature extraction techniques allowing rotation invariant recognition. The performance of a particular feature extraction technique depends on the used dataset and the classifier. Different feature types may need different types of classifiers. In this thesis Fourier and wavelet based features are compared in terms of classification accuracy.The influence of noise with different intensities is also analyzed. Character recognition system is implemented with Matlab. Isolated gray scale character image first transformed into one dimensional function. Then, set of features are extracted. The feature set are fed to a classifier. Two types of classifier were used, Nearest Neighbor and Linear Discriminant Function. The performance of each feature extraction and classification methods were tested on various rotated and scaled character images.
Benzer Tezler
- Gömülü iletken cisimlerin elektromagnetik dalgalar yardımı ile zaman domeninde algılanması
Başlık çevirisi yok
SELÇUK PAKER
Doktora
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİNGÜL YAZGAN
- Osmanlıcadan modern Türkçeye uçtan uca aktarım sistemi
End-to-end conversion system from Ottoman to modern Turkish
İSHAK DÖLEK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN KURT
- Plaka görüntü iyileştirme analizi
Plate image enhancement analysis
SEZER FİLİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ IHAB ELAFF
- Üç serbestlik dereceli silindirik bir manipulatörün tasarımı, simülasyonu ve kontrolu
Design simulation and control of a cylindirical 3dof manipulator
S.HAYDAR İÇLİ
- Zamanda sonlu farklar yöntemi ve yutucu sınır koşulları
Başlık çevirisi yok
FUNDA AKLEMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektromanyetik Alanlar ve Mikrodalga Tekniği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT SEVGİ