19196

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKÇE TIMES NEW ROMAN, ARIAL VE ELYAZISI KARAKTERLERİ TANIMA

Yapay Sinir Ağları (YSA), giriş verilerinin yetersiz olduğu, mevcut verilerden hareketle bilinmeyen ilişkilerin ortaya çıkarılması ve algoritması veya kuralları tam olarak bilinmeyen durumlar için geliştirilmiş bir bilgi işleme sistemidir. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının önemli bir uygulaması olan karakter tanıma işlemi ele alınmıştır. Times New Roman ve Arial biçimindeki A dan Z ye 29 Türkçe karakter küçük ve büyük harfleriyle birlikte, elyazısı karakterler, giriş vektörü olarak ağa sunulmuş ve YSA’nın eğitim işlemi bu karakterler üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bu karakterler kullanılarak yazılmış metin içeren resime karakter algılama ve tanıma işlemi uygulandıktan sonra, resim yazısı metne dönüştürülmüştür. Bu çalışmada çok katmanlı ileri beslemeli bir YSA mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılmıştır. Ayrıca C++ Builder yazılım geliştirme ortamı ile resimden karakter algılama ve tanıma işlemini gerçekleştiren bir yazılım geliştirilmiştir ve uygulaması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Yapay sinir ağları, desen tanıma, görüntü işleme, elyazısı tanıma.

PDF

___

Elmas, Ç., Yapay Sinir Ağları, SeçkinYayınevi, Ankara, 2003.
Fausett, L., Fundamentals of neural networks, Prentice-Hall, Inc., 1994.
Akpınar, H., Yapay Sinir Ağları ve Kredi Taleplerinin Değerlendirilmesinde Bir Uygulama Önerisi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı, İstanbul, 1993.
Kılıç, H. B., Yapay Sinir Ağları İle Karakter Algılama, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 1998.
Nabiyev, V. V., Yapay Zeka, Seçkin Yayınevi, Ankara, 2003.
Douglas Rohde, LENS: The Light, Efficient Neural Network Simulator, http://tedlab.mit.edu/~dr/Lens/.
Amin, A., Singh, S., “Machine Recognition of Hand-Printed Chinese Characters”, Intelligent Data Analysis-An International Journal, http://wwweast.elsevier.com/ida/browse/0102/0008/ida00008.htm, 1, issue 2, 1998.
Suen, C.Y. and Yu, C.L., “Performance Assessment of a Character Recognition Expert System”, Int. Expert Systems Application EXPERSYS 90, 195-300 1990.
Fu, K. S., Applications of Pattern Recognition, Roca Raton, Florida, 1990.
Masayoshi O., & Kazuhiko Y., “On-Line Handwriting Character Recognition using Direction-Change Features that Consider Imaginary Strokes”, Pattern Recognition, 32, 1115-1128, 1999.