Birleşik ve Eğik Türkçe El Yazısı Tanımada K-Nn Sınıflama Yöntemi ve Sözlük Kullanımı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2009
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışma, henüz tam olarak çözülememiş problem olan birleşik ve eğik Türkçe el yazısı üzerinedir. El yazısı tanımadaki zorluk, kişiden kişiye yazım farklılıkları göstermesi ve harflerin birbirine bitişik yazılmasından kaynaklanmaktadır.Ayrıca Türkçe’nin eklemeli kelime yapısına sahip olması da bu zorluğu arttırmaktadır. Tanıma sisteminde, küçük harflerle yazılmış el yazısı kullanılmıştır. Karakter tanıma aşamasında, sınıflama için k-NN’ den yararlanılmıştır. Kelimelerin tanınmasında, sözlük ve karakterlerin bölütlenmesi birlikte kullanılmıştır. Sözlük kullanımı ile kelime doğrulama aşamasında anlamsız harflerin seçilmesi engellenmiş ve yanlış tanınan kelimelerin düzeltilmesi sağlanmıştır. Çalışmadaki karakter tanıma performansı %90.5 iken kelime tanıma performansı %84 olarak elde edilmiştir. Elde edilen kelime tanıma performansının daha düşük olması çalışmada kullanılan sözcükteki kelime sayısının sınırlı olmasından kaynaklanmaktadır
This study is dealt with Turkish handwritten touching-sloping text recognition. The difficulty of handwritten recognition depends on changing of handwritten person by person and touching-sloping written characters. Also, agglutinative word structure of Turkish language increases difficulty of recognition. It was used lowercase handwritten for recognition system. It was used k-NN for character recognition stage. Character segmentation and lexicon were used together for word recognition. It was blocked choosing incorrect letters using lexicon and corrected recognition of incorrect words. In the study, while performance of character recognition was obtained 90.5%, performance of word recognition was obtained 84%. The lower value of performance of word recognition obtained depends on restricted word in lexicon used for the study
This study is dealt with Turkish handwritten touching-sloping text recognition. The difficulty of handwritten recognition depends on changing of handwritten person by person and touching-sloping written characters. Also, agglutinative word structure of Turkish language increases difficulty of recognition. It was used lowercase handwritten for recognition system. It was used k-NN for character recognition stage. Character segmentation and lexicon were used together for word recognition. It was blocked choosing incorrect letters using lexicon and corrected recognition of incorrect words. In the study, while performance of character recognition was obtained 90.5%, performance of word recognition was obtained 84%. The lower value of performance of word recognition obtained depends on restricted word in lexicon used for the study
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Türkçe el yazısı tanıma, birleşik yazı, karakter tanıma, k-NN sınıflama, sözlük, Turkish handwiten recognition, touching handwriting, character recognition, k-NN classification, lexicon
Kaynak
Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
10
Sayı
1
