Search

Bu çalışmada, aktif çevrit nesne bölütleyici yöntemlerle birlikte kullanılabilecek yeni bir şekil betimleme ve tanıma sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem daha önce yapılan çalışmalar gibi aktif çevriti önceden tanımlı şekillerden birine zorlamak yerine, çevrit nesne sınırlarına yapışırken aynı zamanda şekil betimleme yapmayı amaçlamıştır.Aktif çevrit bölütleyici olarak Hızlı Yürüme (Fast Marching) algoritması kullanılmış, Hızlı Yürüme metodu için yeni bir hız işlevi tanımlanmıştır. Ayrıca çevriti nesne sınırlarından geçtiği sırada durdurmayı amaçlayan özgün yaklaşımlar önerilmiştir.Çalışmanın en önemli katkılarından birisi yeni ortaya atılan Gradyan Temelli Şekil Betimleyicisi (GTŞB) dir [1]. GTŞB, aktif çevrit bölütleyicilerin yapısına uygun, sınır tabanlı, hem ikili hem de gri-seviyeli görüntülerle rahatça kullanılabilecek başarılı bir şekil betimleyicidir. GTŞB nin araç plaka karakter veritabanı, MPEG-7 şekil veritabanı, Kimia şekil veritabanı gibi farklı şekil veritabanlarında elde ettiği başarılar diğer çok bilinen sınır tabanlı betimleyicilerle de karşılaştırılarak verilmiştir. Elde edilen sonuçlar GTŞB nin tüm veritabanlarında diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğunu işaret etmektedir.Çalışmada geliştirilen bir diğer önemli yaklaşım da Hızlı Yürüme çevritinin nesne sınırına yaklaşırken örneklenerek şeklin birden fazla defa betimlenmesine olanak veren yeni sınıflandırıcı yapıdır. Bu yaklaşım nesne tanımayı bir denemede sonuçlandıran geleneksel yöntemlerin bu sınırlamasını aşarak aynı nesneyi birçok kez tanıma olanağı sunmaktadır. Bu tanıma sonuçlarının tümleştirilmesiyle tek tanımaya göre daha yüksek başarılar elde edildiği çalışmanın ilgili bölümlerinde başarıları karşılaştıran tablolar yardımıyla gösterilmektedir. In this thesis, a gradient based shape description and recognition methodology to use with active contour-based object segmentation systems has been proposed.The Fast Marching (FM) active contour evolving model is utilized for boundary segmentation. A new speed functional has been defined to use first and second order image intensity derivatives. A local front stopping algorithm has also been proposed to improve the boundary handling performance of the FM model.The most critical improvement of the thesis is defining a new shape descriptor called the Gradient Based Shape Descriptor (GBSD) [1]. GBSD is a new boundary-based shape descriptor that can operate on both binary and gray-scaled images. The recognition performance of GBSD is measured on a license plate character database, MPEG-7 Core Experiments shape data set and Kimia data Set. The success rates are compared with other well-known boundary-based shape descriptors and it is shown that GBSD achieves better recognition percentages.A new recognition approach that utilizes the progressive active contours while iterating towards the real object boundaries has been proposed. This approach provides the recognizer many trials for shape description; it removes the limitation of traditional recognition systems that have only one chance for shape classification. Test results shown in this study prove that the voted decision result among these iterated contours outperforms the ordinary individual shape recognizers. 94

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2001, Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2001, Bu çalışmada, özellik bulma yöntemleriyle ve bu yöntemlerin elle yazılmış Türkçe büyük harfleri tanıyan sistemler üzerindeki etkileriyle ilgilenilmiştir. İçerisinde 19000 adet büyük harf ve 6540 adet rakam bulunan bir Türkçe Elyazısı Veritabanı oluşturulmuş, bu karakterleri saklamak için de yeni bir “itu” resim dosya formatı yaratılmıştır. Bir karakter tanıma sistemi üç ana parçadan oluşur: Ön İşlemler, Özellik Çıkarma ve Sınıflandırma. Bu çalışmada bütün parçalar gerçeklenmiş ancak Özellik Çıkarma özerine yoğunlaşılmıştır. Karhunen-Loéve (KL) Dönüşümünün zayıf yönleri araştırılmış ve KL dönüşümü ile bulunan özelliklerin, harflerin şekilleriyle ilgili bilgi taşımamasından kaynaklanan eksiklikler tespit edilmiştir. Bu yüzden, geometrik bilgi taşıyan özelliklerin KL dönüşümü ile bulunan özelliklerle birlikte kullanılması önerilmiştir. Bu özellikleri sınıflandırmak için Backpropagation yöntemi ile eğitilmiş MLP (Multi Layer Perceptron) Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır., In this study, we worked on the feature extraction methods and their effects on the performance of Turkish uppercase handprint character recognition systems. A Turkish Handprint Database was created, which includes 19000 uppercase and 6540 digit characters. We created a new “itu” image file format for storing these characters. A character recognition system includes three main parts: Preprocessing, Feature Extraction and Classification. We realized all steps but especially focused on the Feature Extraction step. The weaknesses of the Karhunen-Loéve (KL) Transform was investigated and it was understood that these weaknesses are caused by absence of the shape information, among the KL transformed features. Therefore, we suggest to use some geometric features together with KL transformed features. We used the MLP (Multi Layer Perceptron) Neural Networks, which are trained by the Error Backpropagation method, to classify these features., Yüksek Lisans, M.Sc.