Yapay sinir ağlarıyla el yazısının dilimlenmesi ve karakterlerin tanımlanması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 57749
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinir ağı, Elyazısı, Karakter Tanıma ve Ayırma. VI, El yazısı, Karakter tanıma, Yapay sinir ağları, Neural Networks, Cursive Handwritting, Characters Recognition and Segmentation. VII, Handwriting, Character recognition, Artificial neural networks
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu çalışmada, insan beyninin yapısal ve fonksiyonel özelliklerinden yararlanılarak geliştirilen, birbirlerine ağırlık bağlantılarıyla bağlanmış sinir adı verilen basit hesap elemanlarından oluşan ve programlamak yerine eğitilme yönteminin esas alındığı yapay sihir ağları yardımıyla el yazısının dilimlenmesi ve karakterlerin tanınması işlemleri üzerinde durulmuştur. Bu işlemler yapılırken çok katlı bir sinir ağı hata geri yayma yöntemiyle eğitilmiş ve el yazı karekterleri değişik biçimlerde analog veya binary olarak tanıtılmış olup, ağır lıkl andırma denilen yöntem ile beraber kullanılan, pencereleme yöntemiyle de karakterlerin dilimlenmesi işlemi gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Segmentation and Character Recognition Of Handwriting By Artificial Neural Network In the study, segmentation and character recognition of handwriting by the help of artificial neural network has been stated. In artificial neural network, the training method has been taken as a basis instead of programming. By means of structural and functional characteristics of human brain, the artificial neural network has been improved.lt consists of simple calculation elements called as neuron. During the recognition and segmentation process a multi layer neuron network is trained by an error back propagation learning rule. And the hand writing character recognized as either binary or.analog in various types. And by windowing method used together with the weightiness method the process of segmentation has been realized.
Benzer Tezler
- Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KARAGÖZ
- Türkiye-Suriye sınırı boylarındaki köy yerleşmelerinin başlıca sorunları: Asmacık köyü örneği
Başlık çevirisi yok
ÖKKEŞ KESİCİ
- Aydın yöresi halk kültürünün incelenmesi
Başlık çevirisi yok
K. ZÜMRÜT HASBEK ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Halk Bilimi (Folklor)İstanbul Teknik ÜniversitesiTürk Halk Oyunları Ana Sanat Dalı
DOÇ. DR. FİKRET DEĞERLİ