Yapay sinir ağları ile bankacılık dokümanlarının sınıflandırılması
Classification of banking documents with artificial neural networks
Yazar: ALİ ESER
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH ERDAL TÜMER
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojide yaşanan gelişmelerle birlikte gün geçtikçe dijital ortamdaki belgeler artmaktadır.
Artan belgelerin belli bir düzen içinde sınıflandırmak için insan gücüne her geçen gün daha fazla ihtiyaç
duyulmaktadır. Özellikle şirketlerin müşteri verilerini düzgün kayıt edilmesi, müşteri taleplerine hızlı bir
şekilde cevap verilmesi, şirketin hem yasal olarak hem de özel işlerinin düzenli takip edilebilmesi oldukça
önemlidir. Bu gibi insan gücüne ihtiyacın arttığı süreçlerde özellikle kurumsal şirketler müşterilerine
sunduğu hizmetlerde yazılım gücünü etkin bir şekilde kullanmaya çalışmaktadır.
Bu tezde, taranan dokümanların sınıflandırılması değerlendirilmektedir. Tezin başlıca amacı
başarılı sayılabilecek bir doğrulukla resimden metine çevirme işlemi olan Optical Character Recognation
(OCR) işleminin yapılması ve yapay zekâ algoritmalarından en uygun algoritma ile de metinlerin
sınıflandırılması işlemidir.
Taranan dokümanların resim formatından metin haline dönüştürülmesi için Windows OCR
kütüphanesi kullanılmıştır. Bu kütüphane sayesinde hem hız olarak hem de doğruluk anlamında başarı elde
edilmiştir. El yazısı harici bilgisayar yazısı olan dokümanlarda bu başarı oranı daha da yükselmektedir.
Metin haline dönüştürülmüş dokümanların sınıflandırma işlemi .NET platformuna 2018 yılında dahil olan
açık kaynak kodlu olan ML.NET makine öğrenmesi kütüphanesidir. ML.NET kütüphanesi açık kaynak
kodlu olması, yeni araştırmalara açık olması, kullanıldığı makine de internet bağlantısı gerektirmemesi, hız
ve başarı oranı yüksek olduğu için seçilmiştir. Araştırmanın kodları ile farklı sürümlerle güncellenebilmesi,
farklı ortamlarda test edilebilmesi ve bu çalışma üzerine ileride daha yeni geliştirmelerin başkaları
tarafından da yapılabilmesi için Github üzerinde tutulmuştur.
Geliştirilen yazılım ile taranan dokümanlar %97 başarı ile metin haline dönüştürülmüştür. Metin
halindeki dokümanların sınıflandırılması işlemindeki başarı oranı ise %92'dir. Dokümanları temsil eden
özelliklerin oluşmasında belgede geçen kelimelerin tekrarı önem arz etmektedir. Kimlik, ehliyet, ruhsat
gibi aynı türdeki dokümanların belli kalıptaki kelimeleri barındırdığından, sınıflandırılma işlemi de başarılı
olmuştur. Ayrıca tarama kalitesinin iyi olması ve taranan dokümanların bilgisayar yazısı ile hazırlanmış
olması OCR işleminin daha başarılı olmasını sağlamıştır. Başarı oranını artırmıştır. Bu yazılımın özellikle
kullanıcı/müşteriden evrak istendiği bankacılık vb. sektörlerde başarılı bir şekilde kullanılabileceği
düşünülmektedir. Geliştirilen yazılıma patent alınması ve ticarileşmesi için de çalışmalar yapılacaktır.
Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, OCR, Sınıflandırma

Abstract:
With the developments in technology, the documents in the digital environment are increasing day
by day. Manpower is needed more and more every day in order to classify the increasing documents in a
certain order. It is especially important for companies to properly record customer data, to respond quickly
to customer requests, and to be able to follow up both legal and private affairs of the company regularly. In
such processes where the need for manpower increases, especially corporate companies try to use the
software power effectively in the services they provide to their customers.
In this thesis, the classification of the scanned documents is evaluated. The main purpose of the
thesis is the process of Optical Character Recognation (OCR), which is the process of converting from
image to text with an accuracy that can be considered successful, and the process of classifying the texts
with the most appropriate algorithm from artificial intelligence algorithms.
Windows OCR library is used to convert scanned documents from image format to text. Thanks
to this library, success has been achieved in terms of both speed and accuracy. This success rate increases
even more for documents with handwritten external computer writing. The classification process of
documents converted into text is the open source ML.NET machine learning library that was included in
the .NET platform in 2018. ML.NET library was chosen because it is open source, open to new researches,
does not require internet connection, and has a high speed and success rate. It is kept on Github in order to
be updated with different versions with the codes of the research, to be tested in different environments and
to be able to make new developments on this work by others in the future.
The documents scanned with the developed software were converted into text with 97% success.
The success rate in classifying documents in text form is 92%. The repetition of the words in the document
is important in the formation of the features that represent the documents. The classification process was
also successful, as documents of the same type, such as identity, driver's license, and license, contain certain
key words. In addition, good scanning quality and the fact that the scanned documents were prepared with
computer text made the OCR process more successful. It has increased the success rate. It is thought that
this software can be used successfully in banking etc. sectors where documents are requested from the user
/ customer. Efforts will also be made to obtain patents and commercialize the developed software.
Keywords: Classification, Machine Learning, OCR