Methods of combining multiple classifiers and their application to handwritten digit recognition
Birden çok sınıflandırıcıyı birleştirme yöntemleri ve el yazısı rakam tanıma üzerine uygulamaları
- Tez No: 47496
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ETHEM ALPAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: El yazısı rakam tanıma, Ayrıştırma, En Yalan k Komşu, Büyü ve Öğren, Çok Katmanlı Algılayıcı, birden çok sınıflandırıcının birleştirilmesi, Oylama, Yığılmış Genelleştiriciler, İtekleme, Ardışık Sınıflandıncılar, Karakter tanıma, Handwritten digit recognition, Segmentation, K-Nearest Neighbors (KNN), Grow and Learn (GAL), Multi-Layer Perceptron (MLP), Combination of multiple classifiers, Voting, Stacked Generalization, Boosting, Cascaded Classifiers, Character recognition
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu tez el yazısı rakam tanıma üzerinedir. Standard bir formun ikili görüntüsünden rakamların tanınmasına kadar olan tüm işlemler tartışılmaktadır. Kısa bir zaman önce, Amerikan NIST kurumu el yazılı formlar içeren bir veri tabanı ve bu formları işleyebilecek programlan isteyenlerin kullanımına sundu. Biz de bu programlan kendi amacımıza uygun hale getirdik. Ancak NIST'in tanıma üzerine olan programlan iyi sonuç vermedi (%82.2). Bunun en büyük sebebi de Türklerin ve Amerikalıların el yazısı stilleri arasındaki farktır. Bu nedenden dolayı, sınıflandırma yöntemlerini üzerinde deneyip, kıyaslayabileceğimiz bir el yazısı rakam veri tabam oluşturduk. Temel sınıflandırma yöntemleri olarak, En Yalan k Komşu, Büyü ve öğren, ve Çok Katmanlı Algılayıcı'yı kullandık ve kendi aralarında karşılaştırdık. Esas çalışma, birden çok sınıflandırıcının birleştirilmesi teknikleri üzerinde oldu. Bu konu ile ilgili olarak, önce oylama sistemi denendi. Sonra, Yığılmış Genelleştiriciler yöntemi ve İtekleme yöntemi kullanıldı. Son olarak, Ardışık Sınıflandırıcılar isimli, yeni bir çok sınıflandırıcılı yöntem geliştirilmiştir. Ayrıca uygulanan tüm yöntemlerin sonuçlan ve aralarındaki çeşitli kıyaslamalar da sunulmuştur. Ulaşılan en yüksek basan kısıtlı yazıcı için %98.3 ve yazıcıdan bağımsız tanımada %97.3'dir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT This thesis report is about handwritten digit recognition. It explains a system that takes the binary image raster of the standard form and generates a text output of its handwritten content. National Institute of Standards and Technology (NIST) of US recently made available a database of handwritten forms and programs that manipulate them. We adopted their form processing programs for our purpose. Their programs for recognition however did not work well (82.2%) due to the difference of handwriting styles of Turkish and Americans. So, we created a large database of handwritten digits on which to test and compare our recognizers. For classification, K-Nearest Neighbor (KNN), Grow And Learn (GAL), and Multi- Layer Perceptron (MLP) methods are implemented and compared. Then, we concentrated on the techniques of combining multiple classifiers. We implemented voting as the first technique for combining multiple classifiers. Then, we implemented the Stacked Generalization over different types of classifiers. Later, the Boosting method is tried on our problem. Finally, we propose a new method of combining multiple classifiers, called the Cascaded Classifiers. We also provide the results of all methods implemented and make comparisons among them. The highest success we have is 98.3% in the writer dependent case and 97.3% in the writer independent case.
Benzer Tezler
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- Bulanık kümeler ve endüstri mühendisliği uygulamaları
Başlık çevirisi yok
M.FAHRİ DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET FAHRİ ÖZOK
- Kaynak kısıtlı proje programlama problemlerinin çözümü için yeni yöntem ve algoritmalar
New methods and algorithms for solving the resource-constrained project scheduling problem
İHSAN UĞUR
- Aktif ve pasif yapı kontrolü
Active and passive structural control systems
ÖZGÜL ZOBU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYapı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. NECMETTİN GÜNDÜZ
- Zamanla değişen kanalların kestirimi ve uyarlamalı kodlama
The Estimation of time varying channels and adaptive coding
CÜNEYT DELİKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ