Character recognition using implicit polynomials
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 28866
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYTÜL ERÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Karakter tanıma, Polinomlar, Örtük çokterimliler, Character recognition, Polynomials, Implicit polynominals
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KISA ÖZET ÖRTÜK POLİNOMLAR KULLANARAK KARAKTER TANIMA Bu çalışmanın amacı örtük polinomların karakter tanımada kullanılmasıdır. Değişik dereceler için sınırlı ve sınırsız polinom belirleme yöntemleri araştırılmış ve genel birininci derece sınırsız polinom belirleme programı ile dördüncü derece sınırlı polinom belirleme programlan geliştirilmiştir. Bunlara ek olarak, kaydırılmış veya dönmüş karakterlerin tanınması için geometrik değişmezler aranmıştır. Polinom katsayılarının ve değişmezlerinin karşılaştırılmasına dayanan bilinen dört yönteme ilaveten karelerin toplamına dayanan yeni bir yöntem oluşturulmuştur. Bu yeni yöntem daha basit ve daha hızlıdır. Ayrıca, sadece katsayılara değil geometrik verilere de dayandığı için daha iyi sonuçlar vermektedir. Geliştirilen programlar el yazısı ve yazıcı karakterleri üzerinde denenmiş, deney sonuçları ile bulgular listelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT: CHARACTER RECOGNITION USING IMPLICIT POLYNOMIALS The aim of this work is to use implicit polynomials for character recognition. We searched for bounded and unbounded fitting algorithms for different degrees and built up a general nth degree unbounded fitting program and a fourth degree bounded fitting program. In addition, geometric invariants are searched for the recognition of rotated or transformed characters. In addition to known four recognition methods, a new recognition algorithm based on sum of squares is constructed. It is new, simple, fast and better since it uses geometry information not the coefficients. Developed programs are tested for hand-written and printed characters, and the results and findings are listed. IV
Benzer Tezler
- Handwritten character recognition using cellular neural networks
Hücresel sinir ağları kullanılarak el yazısı karekterlerin tanınması
SELMA DURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ZAFER ÜNVER
- Turkish vowels recognition using some properties of the human auditory system
Başlık çevirisi yok
MURAT ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN
- Position, scale, rotation invariant (PSRI) object recognition using high order neural networks
Yüksek dereceli sinir ağları kullanarak yer, ölçek, dönme bağımsız nesne tanıma
ERSİN ARMAĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Recognition of printed characters using dempster shaferi theory of Belief functions
Basılmış harflerin dempster shafer kanı fonksiyonları kullanılarak tanınması
BARAN MEHMET KARLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Symbol matching and character recognition
Sembol karşılaştırma ve karakter tanıma
AHMET SERTAÇ ERSÖZLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENSAR GÜL