Paralel programlama ile el yazısı rakamlarının tanınması
Handwritten digits recognition with parallel programming
Yazar: ALİ GÜNEŞ
Danışman: DOÇ. DR. TUNCAY YİĞİT
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Dalgacık dönüşüm tekniği = Wavelet transforms technique ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Paralel hesaplama = Parallel computing ; Paralel programlama = Parallel programs ; Öznitelik = Feature extraction

Özet:
Bu tez çalışmasının amacı, büyük ölçekli veri setleri üzerinde çalışabilen, hızlı ve tanıma oranı yüksek bir el yazısı karakter tanıma sisteminin geliştirilmesidir. Bu amaç doğrultusunda çalışma, önişlemler, öznitelik çıkarma, sınıflandırma ve hız artırımı olmak üzere dört aşamada gerçekleştirilmiştir. Öznitelik çıkarma işlemi için, iki boyutlu dalgacık dönüşüm yöntemi ve sobel tabanlı gradient yöntemi kullanılmıştır.Gerçekleştirilen çalışmanın sınıflandırma aşamasında üç adet destek vektör makinesi kullanılmıştır. İlk destek vektör makinesi iki boyutlu dalgacık yöntemi ile elde edilen öznitelikleri sınıflandırırken, ikincisi gradient yöntemi ile elde edilen öznitelikleri, üçüncüsü ise her iki yöntemle elde edilen öznitelikleri kullanarak sınıflandırma yapmıştır.Çalışmanın hız artırımı bölümünde ise, paralel programlama mimarilerinden birisi olan paylaşımlı bellekli mimari kullanılmıştır. Bu doğrultuda, seri kodlar analiz edilmiş ve paralel çalışmaya uygun olan kod bölümleri paralelleştirilerek çok işlemcili bir bilgisayarda koşturulmuştur.Deneysel çalışmalarda kullanılan el yazısı rakamlar bu alanda en çok bilinen MNIST veri tabanından elde edilmiştir. Elde edilen %96-98 arasındaki tanıma oranları ve 1.3 ile 2 kat arasındaki hız artışları genel anlamda yeterli sayılabilir.

Abstract:
The aim of this thesis is to develop handwritten character recognition system which can run on the large scale data sets with fast and have a high recognition rate. For this purpose this thesis is performed throughout four stages which are pre-processing, feature selection, classification and speedup. Two-dimensional wavelet-based method and the Sobel gradient method are used for the feature extraction process.Three support vector machines were used in the classification stage of thesis. While the first support vector machine was classified features which extract with two-dimensional wavelet method, the second one was classified features which extract with gradient method and the last one was classified to combine features which extract with both feature extraction methods.In the speedup stage of the study, shared memory architecture was used which one of the parallel programming architectures. In this aspect, serial codes were analyzed and the code blocks which were suitable parallel works run with a multicore computer.Handwritten numbers used in experimental studies, have been obtained from the MNIST database which is most well known in this field. The obtained %96-98 recognition rates and 1.3 with 2 time speed increase can be sufficient generally.