Süperpiksel tabanlı satır bölütleme
Superpixel based text-line segmentation
Yazar: ALİ ALPER DEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Tarihçilerin ve araştırmacıların tarihi veya el yazısı dokümanlar üzerinde araştırma yapabilmesi için ilgili dokümanı teker teker incelemesi gerekmektedir. Tarihi belgeler bilgisayar ortamına aktarıldıktan sonra araştırılmak istenen kelime girilerek belgedeki kelimenin geçtiği kısmın bulunması araştırmacı için büyük bir kolaylık sağlayacaktır. Bunun için el yazısı karakterlerin tanınması gerekmektedir. 

Doküman analizi uygulamalarından biri olan optik karakter tanıma (OCR) sistemlerinde bölütleme aşaması en önemli aşamalardan biridir. Satır bölütleme işlemi optik karakter tanıma sistemlerindeki aşamalar arasında ilk sıralarda yer aldığından dolayı daha iyi bir tanıma başarısı elde edilmesi için satırların yüksek doğrulukta bölütlenmesi gerekmektedir. Böylece devam eden diğer işlemlere daha doğru bir giriş verisi sağlanmış olur. Matbu belgeler için satır bölütleme işlemi başarılı bir şekilde yapılabilmektedir. El yazısı belgeler için satır bölütleme işlemi metin satırlarının eğik, eğri, dalgalı olması, satırlar arası boşlukların darlığı, örtüşen ve temas eden bileşenlerden dolayı hala zorlayıcı bir problemdir. 

Bu tez çalışmasında, el yazısı dokümanlar için süperpiksel tabanlı bir satır bölütleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Arapça, Çince ve İngilizce el yazısı doküman imgelerinden oluşan veri seti üzerinde uygulanıp performans metrikleri elde edilmiştir. Ayrıca tez kapsamında önerilen yöntem 853 adet Çince el yazısı doküman imgesi içeren HIT-MW veri seti üzerinde uygulanarak, % 98.03 tespit oranı, % 97.66 tanıma doğruluğu elde edilmiştir. Önerilen yöntem literatürde bulunan diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Historians and researchers need to examine the relevant document singly to research on historical or handwritten documents. After transferring historical documents to computer environment, it is a great convenience for the researcher to find the part of the word in the document by entering the word to be searched. Therefore, handwritten characters need to be recognized.

In the OCR systems, one of the document analysis applications, the segmentation stage is one of the most important stages. To achieve a better recognition success, text lines must be segmented in high accuracy, since text line segmentation process is among the first steps in OCR systems. This allows more accurate input data to other processes in progress. For printed documents, text line segmentation can be done successfully. For handwritten documents, it is still a challenging problem because of the skewed, curved, fluctuated text lines, narrow gaps between the text lines, overlapping and touching components.

In this thesis, a superpixel-based text line segmentation method for handwritten documents is proposed. The proposed method was applied on the dataset consisting of Arabic, Chinese and English handwritten document images and performance metrics were obtained. In addition, the method proposed within the thesis was applied on a dataset, HIT-MW, containing 853 Chinese handwritten document images, detection rate of 98.03% and recognition accuracy of 97.66% was obtained. Our method was compared with existing methods in the literature.