Görüntü işleme teknikleri kullanarak optik karakter tanımlama
Optic character recognition using image processing techniques
Yazar: HALİT ÇETİNER
Danışman: DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Dalgacık dönüşüm tekniği = Wavelet transforms technique ; Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Geri bildirim = Feedback ; Gerçek zaman = Real time ; Gerçek zamanlı yazılım = Real time software ; Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Karakter tanımlama = Character definition ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasında, Türkiye Cumhuriyeti (TC) kimlik numaralarının kamerayla çok kısa zamanda tespiti ve veritabanından kişi bilgilerinin çağrılması gerçek zamanlı olarak amaçlanmaktadır. Günümüzde birçok resmi ve özel kuruluşlarda işlerin yürütülmesi için TC kimlik sorgulaması ve doğrulaması yapılmaktadır. On bir rakamlı bu numaranın her seferinde hızlı ve doğru yazılması mümkün olmayabilir. Bu noktada, görüntü işleme teknikleri kullanarak kameradan alınan kimlik görüntülerinden kimlik bilgisinin otomatik olarak doğru tanınması önerilmiştir.Tanıma için ilk önce numaranın olduğu yerin bulunması ve rakamların tek tek yerlerinin belirlenmesi gerekir. Görüntülerin normalleştirilmesi ve gürültülerin temizlenmesi, yapılması gereken ön işlemlerdir. Özniteliklerin çıkarılması ve sınıflandırılması ile rakamlar sayısallaştırılarak veritabanından kişi bilgilerine erişilebilir.Bu anlamda, bu çalışmada kameradan nüfus cüzdanı görüntüleri alınmış, ikilileştirme, ışığa göre değişken eşik değer tespiti ve Hough dönüşümleriyle kimlik numalarının yerleri tespit edilmiştir. İzdüşüm yöntemiyle rakamlar resimden tek tek çıkarılmıştır. Yeniden ön işleme tabi tutulan resimlerin dalgacık ve yapısal öznitelikleri çıkarılmıştır. Tanıma aşamasında ise yapay sinir ağları kullanılmıştır.Çalışma sonunda bir saniyeden daha kısa bir sürede %100 başarı oranıyla TC kimlik numaralarının tanınması sağlanmıştır. Her kimlik numarasının tanınma süresi yaklaşık olarak resimler kamerayla alındıktan sonra 0.25 sn olarak belirlenmiştir. Bu süre bir insanın ortalama kimlik numarasını yazma süresinden çok daha kısadır.

Abstract:
In this thesis work, calling of person informations from database as real time and the Republic of Turkey (TC) identification numbers?s detection with camera in a very short time are aimed. Presently, inquiry and verification of TC identification is made to execution works of many public and private institutions. The writing of these numbers with eleven digits may not be quickly and accurately for each time. At this point, the correct recognition of identification information is proposed automatically on received identification images from camera by using image processing techniques.Firstly, the number?s location should be found for recognition and should be determined the location of the figures. Normalization of images and removal of noises are the preprocesses which are needed to be done. By digitized figures with extraction and classification of the features may be access to person informations from database.In this meaning, birth certificate images was received from camera in this study, binary, variable threshold detection according to the light and identification numbers?s location was dedected with Hough transformations. Figures was extracted step by step from image by projection method. Wavelet and the structural attributes of images subject to re-preprocessing was extracted. At the recognition state, the artifical neural network was used.At the end of study, in a shorter time than a sec by %100 success rate TC identity numbers?s recognition is provided. After images are received the each identification number?s recognition time by camera, approximately 0.25 sec is determined. This time is much shorter than a human?s the time of average identification number writing.