Süperpiksel Tabanlı Satır Bölütleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ali Alper Demir
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ufuk ÖZKAYA
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.