Research Article
BibTex RIS Cite

DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA

Year 2004, Volume: 2 Issue: 2, 114 - 117, 02.04.2004

Abdulkadir Şengür İbrahim Türkoğlu

Abstract



Bu çalışmada, Türkçe karakterlerin tanınmasına yönelik
değişmez moment tabanlı bir örüntü tanıma sistemi geliştirilmiştir. Amaçlanan
sistem, dönme, taşıma ve ölçeklendirme gibi fiziksel olaylardan etkilenmeden
Türkçe karakterlerin tanınmasını sağlayacak niteliktedir. Sistem, ön işlemler,
özellik çıkarma ve sınıflandırıcı alt birimlerinden oluşmaktadır. Özellik
vektörü olarak değişmez momentler, sınıflandırıcı olarak yapay sinir ağı kullanılmıştır.
Sistemin başarım yüzdesi, farklı ölçekli karakterlerde  bile yüksek seviyede olmaktadır.

Keywords

Değişmez Momentler Türkçe Karakter Örüntü Tanıma

References

  • A. Öztürk, Osmanlıca karakterlerin bilgisayar destekli tanınması, Yüksek lisans tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, 1998.
  • B. Yanıkoğlu, A. Kholmatov, Türkçe için geniş Sözcük Dağarcıklı Doküman Tanıma Sistemi, SIU, 2003.
  • B. Yanıkoğlu, Segmentation and Recognition of Off-line Cursive Handwriting, Ph.D. Thesis, Dartmouth College, 1993.
  • A. Kornai, K. M. Mohiuddin, S. D. Connell, “An HMM-Based Legal Amount Field OCR System For Checks”, Proc. of Intl. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics, Vancouver, BC, 1995, pp. 2800-2805.
  • Jianchang Mao, Prasun Sinha and K. Mohiuddin, “A System for Cursive Handwritten Address Recognition”, Proc. of Intl. Conf. on Pattern Recognition, Brisbane, Australia, Aug. 1998.
  • B. Jahne, Digital Image Processing: Concepts, Algorithms and Scientific Applications, Springer-Verlag, Berlin, 1991.
  • C. A. Glasbey, An analysis of histogram-based thresholding algorithms, Comput. Vis. Graph. Image Proces, s. 55, p.532–537, 1993.
  • N. Otsu, A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., 9, 1, p. 62–66, 1979.
  • W. Chung and E. Micheli-Tzanakou, A System for Handwritten Digit Recognition, Supervised and Unsupervised Pattern Recognition, Chapter 3, CRC Press, 2000.
  • F. T. S. Yu, and Y. Li, Application of Moment Invariant to Neural computing for Pattern Recognition, Hybrid Image and signal Processing II. Proc. SPIE, 1297-1307, 1990.
  • M-K., Hu, Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, IRE Trans.,Inf., Theor., IT-8, 179, February 1962.
  • F. L. Alt, Digital pattern recognition by moments, J. ACM 9, (2) 240-258, 1968.
  • R.A. Fisher, The use of multiple measurements in taxonomic problems, Annals of Eugenics 7, 179-188, New York, 1950.

Year 2004, Volume: 2 Issue: 2, 114 - 117, 02.04.2004

Abdulkadir Şengür İbrahim Türkoğlu

Abstract

References

  • A. Öztürk, Osmanlıca karakterlerin bilgisayar destekli tanınması, Yüksek lisans tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, 1998.
  • B. Yanıkoğlu, A. Kholmatov, Türkçe için geniş Sözcük Dağarcıklı Doküman Tanıma Sistemi, SIU, 2003.
  • B. Yanıkoğlu, Segmentation and Recognition of Off-line Cursive Handwriting, Ph.D. Thesis, Dartmouth College, 1993.
  • A. Kornai, K. M. Mohiuddin, S. D. Connell, “An HMM-Based Legal Amount Field OCR System For Checks”, Proc. of Intl. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics, Vancouver, BC, 1995, pp. 2800-2805.
  • Jianchang Mao, Prasun Sinha and K. Mohiuddin, “A System for Cursive Handwritten Address Recognition”, Proc. of Intl. Conf. on Pattern Recognition, Brisbane, Australia, Aug. 1998.
  • B. Jahne, Digital Image Processing: Concepts, Algorithms and Scientific Applications, Springer-Verlag, Berlin, 1991.
  • C. A. Glasbey, An analysis of histogram-based thresholding algorithms, Comput. Vis. Graph. Image Proces, s. 55, p.532–537, 1993.
  • N. Otsu, A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., 9, 1, p. 62–66, 1979.
  • W. Chung and E. Micheli-Tzanakou, A System for Handwritten Digit Recognition, Supervised and Unsupervised Pattern Recognition, Chapter 3, CRC Press, 2000.
  • F. T. S. Yu, and Y. Li, Application of Moment Invariant to Neural computing for Pattern Recognition, Hybrid Image and signal Processing II. Proc. SPIE, 1297-1307, 1990.
  • M-K., Hu, Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, IRE Trans.,Inf., Theor., IT-8, 179, February 1962.
  • F. L. Alt, Digital pattern recognition by moments, J. ACM 9, (2) 240-258, 1968.
  • R.A. Fisher, The use of multiple measurements in taxonomic problems, Annals of Eugenics 7, 179-188, New York, 1950.
There are 13 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Abdulkadir Şengür

İbrahim Türkoğlu

Publication Date April 2, 2004
Published in Issue Year 2004 Volume: 2 Issue: 2

Cite

APA Şengür, A., & Türkoğlu, İ. (2004). DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, 2(2), 114-117.
AMA Şengür A, Türkoğlu İ. DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA. (DAD). April 2004;2(2):114-117.
Chicago Şengür, Abdulkadir, and İbrahim Türkoğlu. “DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 2, no. 2 (April 2004): 114-17.
EndNote Şengür A, Türkoğlu İ (April 1, 2004) DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 2 2 114–117.
IEEE A. Şengür and İ. Türkoğlu, “DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA”, (DAD), vol. 2, no. 2, pp. 114–117, 2004.
ISNAD Şengür, Abdulkadir - Türkoğlu, İbrahim. “DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 2/2 (April 2004), 114-117.
JAMA Şengür A, Türkoğlu İ. DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA. (DAD). 2004;2:114–117.
MLA Şengür, Abdulkadir and İbrahim Türkoğlu. “DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, vol. 2, no. 2, 2004, pp. 114-7.
Vancouver Şengür A, Türkoğlu İ. DEĞİŞMEZ MOMENTLERLE TÜRKÇE KARAKTER TANIMA. (DAD). 2004;2(2):114-7.