Birleşik ve eğik Türkçe el yazısı tanıma sistemi
Turkish connected and slant handwritten recognition system
Yazar: MURAT ŞEKERCİ
Danışman: Y.DOÇ.DR. REMBİYE KANDEMİR
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yüksek Lisans TeziTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği BölümüÖZETBu çalışmada, birleşik ve eğik Türkçe el yazısı için bir tanıma sistemitasarlanmıştır. Tasarlanan sistemde el yazısı tanıma sistemlerindeki aşamaların çoğukullanılmıştır. Bunlar, dökümanın taranması, görüntüdeki gürültünün temizlenmesi,satırların ayıklanması, kelimelerin ayıklanması, kelime eğiminin düzeltilmesi,karakterlerin ayrıştırılması, tanınması ve doğrulama aşamalarıdır. Tanıma sistemi büyükharf, küçük harf ve rakam olmak üzere üç tipteki karakteri ayrı ayrı tanıyacak şekildetasarlanmıştır.Bu çalışma esnasında, yaşları 15 ile 45 arasında değişen toplam 172 kişiden, 29adet büyük harf, 29 adet küçük harf ve 10 adet rakam olmak üzere toplam 11696 elyazısı karakter örneği toplanmıştır.Satırların ayrıştırılması aşamasında yatay doğrultudaki histogram bilgisindenyararlanılmıştır. Karakterlerin ayrıştırılması aşamasında, dikey doğrultudaki histogrambilgisi kullanılmıştır. Karakter tanıma aşamasında Korelasyon yöntemi kullanılarak K-en yakın komşuluk sınıflama yöntemi ile sistem kuvvetlendirilmiştir.Doğrulama aşamasında sınırlı sayıda kelime içeren bir sözlük kullanılmıştır. Busözlük kullanımı ile anlamsız harf gruplarının seçilmesi engellenmiştir.Visual Basic.Net ortamında Türkçe elyazısı tanıma işlemini gerçekleştiren biruygulama geliştirilmiştir. Bu sistem ile yüksek başarı oranı elde edilmiştir.Giriş bölümünde karakter tanıma işleminin önemi, gerekliliği ve sağladığıfaydalar anlatılmıştır.Karakter tanımaya genel bakış bölümünde ?optik karakter tanıma? nın tanımı veçeşitleri hakkında bilgiler verildi. Makine baskısı ve el yazısı karakterlerin tanınmasıüzerine yapılan bir çok çalışma incelenmiştir.Karakter tanıma işleminin aşamaları bölümünde karakter tanıma işlemininaşamaları hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiştir.Geliştirilen uygulama bölümde ise yapılan deneysel çalışma anlatılmıştır.Sonuç bölümünde, tanıma sisteminin, rakam guruplarında, ayrık yazılankelimelerde ve birleşik yazılan kelimelerdeki başarı oranları gösterilmiştir.Anahtar kelimeler : Karakter Tanıma, Korelasyon, K-en yakın komşuluk,görüntü işleme, sözlük.Yıl : 2007Sayfa : 105

Abstract:
iiiMaster ThesisTrakya University Graduate School ofNatural and Applied SciencesDepartment of Computer EngineeringABSTRACTA Character Recognition System for connected and slant handwritten Turkishtexts is designed in this study. Most of levels used in handwritten recognition systemsare used in this system. These levels are scanning document, noise reduction, appointingthe satires of text, appointing words, smoothing the slant of the word, finding thecharacters, character recognition and verification. Recognition system consists of threerecognition modules which are designed for recognize uppercase characters, lowercasecharacters and numbers.In this study handwritten character examples are collected from 172 personswhom ages are between 15 and 45. 29 uppercase, 29 lowercase characters and 10 digitsare collected from every person. Total 11696 character examples are collected.Horizontal histogram graphic is used at satire finding level. Vertical histogramgraphic is used at character finding level. Correlation algorithm is used at characterrecognition level and system strengthened by K-n neighbor classification algorithm.A limited dictionary is used at verification level. Returning meaninglesscharacter groups is prevented by using dictionary.First chapter is about the importance, necessity and usefulness of the characterrecognition process.ivSecond chapter gives information about the explanation and types of opticcharacter recognition. Lots of study about printed and handwritten character recognitionis studied at this section.Detailed information about the levels of character recognition is showed at thethird section.At the fourth chapter, the experimental work is explained.At the fifth chapter the test results of recognition system is studied.Key Words : Character recoginiton, Correlation, K-nn, image processing, lexicon.Year : 2007Page : 105