Resim tabanlı osmanlıca belgelerde sınıflandırma
Classification of image-based ottoman records
Yazar: RAMAZAN PEHLİVAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. LEVENT ÇUHACI
İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Matematik = Mathematics

Özet:
Bu çalışmanın amacı resim formatındaki Osmanlıca belgeleri içeriklerine göre
sınıflandıran bir model ortaya koymaktır. Bu amaçla resim formatında taranmış
Osmanlıca matbu belgelerde, ''Görüntü İşleme'', ''Kümeleme'' ve ''Doğal Dil
İşleme'' tekniklerini birlikte kullanarak ''Doküman Sınıflandırma'' yapan etkin bir
sınıflandırma yöntemi önerilmiştir.
Çalışmamızda veri olarak Türkiye Büyük Millet Meclisi (TBMM) Kütüphane ve
Arşiv Hizmetleri Başkanlığı'nın resmi web sitesinden alınan Osmanlıca belge
örnekleri seçilmiştir. Görüntü işleme teknikleriyle belgeler sayısal forma
dönüştürülmüş, ardından satırlar ve satırlardaki kelime ya da harf grupları tespit
edilmiş ve her bir harf grubu ayrı birer resim olarak kaydedilmiştir. Resimler
arasında kümeleme yapılarak aynı (ya da benzer) harf grupları aynı kümeye
atanmıştır. Harf gruplarının ait oldukları küme bilgileri kullanılarak bu belgelerin,
birbirini izleyen etiket numaralarını içeren metin formatındaki karşılıkları elde
edilmiştir. Bu aşamadan sonra doküman sınıflandırma alanında geçerli bir teknik
olan kelime frekans analizi, elde ettiğimiz dönüştürülmüş metin dosyalarında küme
frekans analizi olarak uygulanmıştır. Sonuç olarak; resim formatında taranmış
Osmanlıca belgeler; semantik analize tabi tutulmadan, belgeyi oluşturan harf
gruplarının benzerlik ölçütleri baz alınarak sınıflandırılmıştır.
Proje MATLAB ortamında geliştirilmiş ve bir makine öğrenmesi uygulaması olan
WEKA programında sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. Ayrıca aynı veri seti
üzerinde kelime frekans analizine dayalı bir doküman sınıflandırma uygulaması da gerçeklenmiştir.

Abstract:
Aim of this work is developing a model which classifies image-formatted Ottoman
records by their contents. For this purpose, an effective classification method, which
conjunctively uses "Image Processing", "Clustering" and "Natural Language
Processing" techniques, is proposed for image-formatted scans of Ottoman printed
records.
In our work, Ottoman record samples from the official web page of Turkish Grand
National Assembly (TBMM) Library and Documentation Center were used as data.
Records were converted into digital form via image processing techniques, then
words or letter groups in documents were detected and stored separately as
individual pictures. By clustering between these pictures, identical (or similar) letter
groups were registered to the same cluster. By using cluster information of letter
groups, text-formatted counterparts, which include consecutive label numbers, were
obtained for records. After that step, word frequency analysis, which is a valid
technique in document classification, was used on converted text files as cluster
frequency analysis. As a result, image-formatted scans of Ottoman records were
classified based on similarity criteria of constituting letter groups, without using
semantic analysis.
Project was developed on MATLAB environment and classification results were
obtained by a machine learning application software, WEKA. Another classification
method based on word frequency analysis was also implemented using the same data
set.