Geri Dön

Yapay sinir ağları ile karakter algılama

Pattern recognition with neural networks

  1. Tez No: 76322
  2. Yazar: HACI BAYRAM KILIÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇETİN ELMAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Karakter tanıma, Yapay sinir ağları, Character recognition, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay sinir ağları, giriş verilerinin yetersiz olduğu, mevcut verilerden hareketle bilinmeyen ilişkilerin ortaya çıkarılması ve algoritması veya kuralları tam olarak bilinmeyen durumlar için geliştirilmiş bir bilgi işleme sistemidir. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının önemli bir uygulaması olan karakter algılama işlemi ele alınmıştır. Buna örnek olması açısından 0 ile 9 arasındaki karakterler giriş vektörü olarak ağa sunulmuş ve eğitim işlemi bu karakterler üzerinden gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, ağın bu karakterleri belirsiz ortamlarda da tanıması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada çokkatmanlı ileri beslemeli bir YSA mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılmıştır. Ayrıca Delphi programlama dili ile karakter algılama işlemini gerçekleştiren bir yazılım geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Neural networks are input data system which are developed for the cases in which are starting from the available data to disclose the unknown relationships and the algorithm or data processing system in which rules are not exactly known. In this study, the pattern recognation procedure which is an important application of the neural networks is considered. As an example the characters between 0 and 9 are submitted to the networks as entrance vectors and the training procedures are realized according to these characters. As a result, the network could recognize these characters in indefinite context too. In this study a multilayer forward feeding neural networks architecture and a back propagation teaching method are used. Also a character perceiving software is developed by using the Delphi programing language.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ile hece algılama

    Başlık çevirisi yok

    ÖZCAN SAÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI

  2. Doküman analiz/anlama ve optik karakter tanıma sistemi

    Document analysis/understanding and optical character recognition system

    BÜLENT DURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. ÜMİT KARAKAŞ

  3. Character recognition by a neural network based on unsupervised preclassification and pca feature extraction

    Denetimsiz ön sınıflama ve temel bileşenler çözümlemesi üzrine kurulu bir yapay sinir ağı ile karakter tanıma

    ALİ EROL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. UĞUR HALICI

  4. A Text reading system based on an artificial neural network

    Yapay sinir ağı tabanlı bir yazı okuma sistemi

    TURAN BİRCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR HALICI

  5. Vowel recognition in neural networks

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN GÜCÜMOĞLU