Research Article
BibTex RIS Cite

Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma

Year 2017, Volume: 10 Issue: 1, 11 - 14, 03.10.2017

Arif Koyun , Emin Afşin

Abstract

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.

Keywords

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

References

  • 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.

Year 2017, Volume: 10 Issue: 1, 11 - 14, 03.10.2017

Arif Koyun , Emin Afşin

Abstract

References

  • 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.
There are 11 citations in total.

Details

Journal Section Makaleler(Araştırma)
Authors

Arif Koyun

Emin Afşin

Publication Date October 3, 2017
Published in Issue Year 2017 Volume: 10 Issue: 1

Cite

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. October 2017;10(1):11-14.
Chicago Koyun, Arif, and Emin Afşin. “Derin Öğrenme Ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 10, no. 1 (October 2017): 11-14.
EndNote Koyun A, Afşin E (October 1, 2017) Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10 1 11–14.
IEEE A. Koyun and E. Afşin, “Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”, TBV-BBMD, vol. 10, no. 1, pp. 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 (October 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 and Emin Afşin. “Derin Öğrenme Ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, vol. 10, no. 1, 2017, pp. 11-14.
Vancouver Koyun A, Afşin E. Derin Öğrenme ile İki Boyutlu Optik Karakter Tanıma. TBV-BBMD. 2017;10(1):11-4.
 Download Cover Image

Article Acceptance

Use user registration/login to upload articles online.

The acceptance process of the articles sent to the journal consists of the following stages:

1. Each submitted article is sent to at least two referees at the first stage.

2. Referee appointments are made by the journal editors. There are approximately 200 referees in the referee pool of the journal and these referees are classified according to their areas of interest. Each referee is sent an article on the subject he is interested in. The selection of the arbitrator is done in a way that does not cause any conflict of interest.

3. In the articles sent to the referees, the names of the authors are closed.

4. Referees are explained how to evaluate an article and are asked to fill in the evaluation form shown below.

5. The articles in which two referees give positive opinion are subjected to similarity review by the editors. The similarity in the articles is expected to be less than 25%.

6. A paper that has passed all stages is reviewed by the editor in terms of language and presentation, and necessary corrections and improvements are made. If necessary, the authors are notified of the situation.

0

.   This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.