Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma

Yıl 2017, Cilt: 10 Sayı: 1, 11 - 14, 03.10.2017

Arif Koyun Emin Afşin

Öz

Görüntülerdeki optik karakterlerin
tanımlanması işlemi, kağıt üzerindeki verilerin saklanması veya görüntü
dosyalarındaki verilerde arama yapılması 
amacıyla önemlidir. Optik karakterlerin doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi
için makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlanılmaktadır ve bu çalışmada
görüntülerdeki optik karakterleri tanımak için makine öğrenmesi yöntemlerinden
biri olan  derin öğrenme ile  iyi doğruluk oranı ve yüksek hız  ile tanıma amaçlanmaktadır.Bu nedenle çalışmanın
yapıldığı Matlab ortamındaki karakter tanıma aracı ile performans
karşılaştırması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Derin öğrenme Optik Karakter tanıma Derin öğrenme ile optik karakter tanıma Yapay sinir ağı

Kaynakça

  • 1. http://bidb.itu.edu.tr/seyirdefteri/blog/2013/09/08/ocr-(optical-character-recognition---optik-karakter-tan%C4%B1ma), İnternet Erişim Tarihi: 22.04.2017.
  • 2. Rende, F. Ş., Bütün, G., Karahan, Ş., Enstitüsü, B. T., TÜBİTAK BİLGEM, G. Derin Öğrenme Algoritmalarında Model Testleri: Derin Testler.
  • 3. http://www.ibrahimcayiroglu.com/dokumanlar/ilerialgoritmaanalizi/ilerialgoritmaanalizi-5.hafta-yapaysiniraglari.pdf, Internet Erişim Tarihi: 28.04.2017
  • 4. http://bidb.itu.edu.tr/seyirdefteri/blog/2013/09/08/ocr-(optical-character-recognition---optik-karakter-tan%C4%B1ma), Internet Erişim Tarihi: 08.05.2017.
  • 5. http://www.grafikerler.org/forum/konu/optik-karakter-tanima-ocr-nedir.5099/, Internet Erişim Tarihi: 07.05.2017.
  • 6. https://www.abbyy.com/tr-tr/finereader/, Internet Erişim Tarihi: 23.12.2016.
  • 7. http://www.grafikerler.org/forum/konu/optik-karakter-tanima-ocr-nedir.5099/, Internet Erişim Tarihi: 25.12.2016.
  • 8. https://ekblc.files.wordpress.com/2013/09/ysa.pdf , Internet Erişim Tarihi: 25.12.2016.
  • 9. Simonyan, K., Zisserman, A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.
  • 10. Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems 2012, pp. 1097-1105.
  • 11. Öztemel, E. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, 2003, İstanbul.

Yıl 2017, Cilt: 10 Sayı: 1, 11 - 14, 03.10.2017

Arif Koyun Emin Afşin

Öz

Kaynakça

  • 1. http://bidb.itu.edu.tr/seyirdefteri/blog/2013/09/08/ocr-(optical-character-recognition---optik-karakter-tan%C4%B1ma), İnternet Erişim Tarihi: 22.04.2017.
  • 2. Rende, F. Ş., Bütün, G., Karahan, Ş., Enstitüsü, B. T., TÜBİTAK BİLGEM, G. Derin Öğrenme Algoritmalarında Model Testleri: Derin Testler.
  • 3. http://www.ibrahimcayiroglu.com/dokumanlar/ilerialgoritmaanalizi/ilerialgoritmaanalizi-5.hafta-yapaysiniraglari.pdf, Internet Erişim Tarihi: 28.04.2017
  • 4. http://bidb.itu.edu.tr/seyirdefteri/blog/2013/09/08/ocr-(optical-character-recognition---optik-karakter-tan%C4%B1ma), Internet Erişim Tarihi: 08.05.2017.
  • 5. http://www.grafikerler.org/forum/konu/optik-karakter-tanima-ocr-nedir.5099/, Internet Erişim Tarihi: 07.05.2017.
  • 6. https://www.abbyy.com/tr-tr/finereader/, Internet Erişim Tarihi: 23.12.2016.
  • 7. http://www.grafikerler.org/forum/konu/optik-karakter-tanima-ocr-nedir.5099/, Internet Erişim Tarihi: 25.12.2016.
  • 8. https://ekblc.files.wordpress.com/2013/09/ysa.pdf , Internet Erişim Tarihi: 25.12.2016.
  • 9. Simonyan, K., Zisserman, A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.
  • 10. Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems 2012, pp. 1097-1105.
  • 11. Öztemel, E. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, 2003, İstanbul.
Toplam 11 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

Arif Koyun

Emin Afşin

Yayımlanma Tarihi 3 Ekim 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 10 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Koyun, A., & Afşin, E. (2017). Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 10(1), 11-14.
AMA Koyun A, Afşin E. Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. TBV-BBMD. Ekim 2017;10(1):11-14.
Chicago Koyun, Arif, ve Emin Afşin. “Derin Öğrenme Ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 10, sy. 1 (Ekim 2017): 11-14.
EndNote Koyun A, Afşin E (01 Ekim 2017) Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10 1 11–14.
IEEE A. Koyun ve E. Afşin, “Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”, TBV-BBMD, c. 10, sy. 1, ss. 11–14, 2017.
ISNAD Koyun, Arif - Afşin, Emin. “Derin Öğrenme Ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10/1 (Ekim 2017), 11-14.
JAMA Koyun A, Afşin E. Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. TBV-BBMD. 2017;10:11–14.
MLA Koyun, Arif ve Emin Afşin. “Derin Öğrenme Ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 10, sy. 1, 2017, ss. 11-14.
Vancouver Koyun A, Afşin E. Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. TBV-BBMD. 2017;10(1):11-4.
 Kapak Resmi İndir

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.