Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter  
tanıma sistemi tasarımı
Handwritten character recognation system desing for digital hardware implementation
Yazar: NURULLAH ÇALIK
Danışman: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: El yazısı tanıma = Handwriting recognition ; Hücresel sinir ağları = Cellular neural networks

Özet:
Günümüz dünyasında insan makine etkileşiminin giderek artmaktadır. Geliştirilen yeni algoritmalar  ile  makinelere  yapay  zeka  kazandırılmakta  ve  kullanılan  otomat sistemler  insanların  günlük  hayatında  birçok  işi  kolaylaştırmaktadır.  Bu sistemlerin geliştirilmesinde görüntü işleme teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. 
Görüntü  işleme  teknikleri  ile  birçok  problem  tasarlanan  otonom  sistemler  ile 
çözülmektedir.  Bu  problemlerin  başında  optik  karakter  tanımanın  bir  alt  dalı  olan  el yazısı karakter tanıma gelmektedir. El  yazısı  karater  tanımaya  yönelik,  tanıma  oranı  yüksek  algoritmalar  literatürde mevcuttur.  Geliştirilen  bu  algoritmaların  tanıma  oranları  yüksek  olmasına  rağmen içerdikleri  karekök,  bölme  gibi  sayısal  tasarımlar  için  hesap  yükü  oluşturan matematiksel işlemlerden dolayı FPGA gibi donanımlarda gerçeklemeleri zordur. 
Bu  problem  göz  önünde  bulundurularak  hücresel  sinir ağları  (HSA)  ile  tasarlanan 
Gabor-tipi  filtreler  ile  harflerin  içerdikleri  yönlü  bileşenler  çıkartılarak  hızlı  bir  tanıma algoritması tasarlanabilir. Literatürde bulunan biçok çalışma ile HSA Gabor-tipi filtreler FPGA  donanımında  verimli  bir  şekilde  gerçeklenebilmektedir.  Bu  sayede  Gabor-tipi filtrelerin yön seçici özelliği ile hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar oluşturulabilir. 
Ayrıca  işlenen  görüntülerin  ikili  (binary)  türünde  olduğu  göz  önünde  bulundurularak Gabor-tipi  filtrelerin  yön  seçici  filtreleme  yapması  gibi  morfolojik  işlemerle  de  harf görüntüsü üzerinden yönlü bileşenler çıkartılabilir. 
Bu  çalışmada  sayısal  tasarımlara  uygun  hızlı  ve  doğruluk  oranları  %  80  ve  %  91 
civarında  olan  el  yazısı  harf  tanıma  üzerine  iki  farklı  algoritma geliştirilmiştir.  İlk algoritmada  HSA  Gabor-tipi  filtreler  kullanılmış;  ikinci algoritmada  ise  Gabor-tipi filtreler gibi yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreme anlatılmıştır. 
Anahtar  Kelimeler: El  yazısı  karakter  tanıma,  hücresel  sinir  ağları,  Gabor  filtreleri, 
morfolojik filtreleme

Abstract:
Interaction  relationship  between  human  and  machine  is  increasing  in  modern-day 
gradually.  The  machines  are  acquired  artificial  intelligence  by  improved  new 
algorithms  and  current  autonomous  systems  facilitate  various  services  in  the  human daily life. Image Processing technique are intensively used for developing this systems. A various problems are solved by using designed autonomous structures. Handwriting 
recognition, which is the subfield of optical characters recognition, is one of the major 
of the problems. 
There  are  successful  algorithms  on  handwriting  recognition  according  to recognition 
rate in technical literature. Improved algorithm has also high recognition rate however 
the algorithm has difficulties by implementation onFPGA or other hardware because 
of contenting square root, division operations which get more load of mathematical 
processing. 
According  to  this  specific  problem,  a  fast  recognation  algorithm  can  be  designed  by obtaining  oriented  components  of  letters  using  Gabor  type  filters  in  cellular  neural networks  (CNN).  CNN  gabor  type  filters  are  implemented  in  many  literature  works efficiently. By this means, fast recognation rate algorithms are designed with obtaining oriented components feature of Gabor filters. 
On  the  other  hand,  oriented  components  could  be  obtained  from  the  letters  by 
morphological  operations  such  as  Gabor  type  filters direction  selector  structure 
considering the images which is processing are binary. 
In  this  study,  two different algorithms  which  is convenient for  digital  design  and  has 80% to 91% accuracy rate are improved on handwriting recognation. In first method 
CNN  gabor type filters  are  used,  in  other  methods  morphological  operations  such  as Gabor type filters direction selector structure is used.
Keywords: handwriting  character  recognition,  cellular  neural Networks,  Gabor  filter, 
Morphological filter