Sezgisel bulanıklık temelinde karakter tanıma

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 1999

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SELDA KAZANICI

Danışman: Vasıf Nabıyev

Özet:

ÖZET Yaklaşık 30 yıldır bilim insanları karakter tanıma problemine çözüm bulmaya çalışmaktadırlar. Hala çözümlenememiş zorluklar bulunduğundan, bu koduda halen görev yapmakta olan enstitüler ve araştırma-geliştirme merkezleri bulunmaktadır. Geliştirilen çözümler matematiksel ya da algoritmik temellere dayanmaktadır ve bunlar da karakter görüntüsünün ölçeklenmesi, inceltilmesi ve filtrelenmesi gibi oldukça zaman alıcı ön- işlemler gerektirmektedir. Ön-işlemlere gerek duymayan ve daha hızlı (gerçek-zaman) sonuç üreten karakter tanıma yöntemlerine halen ihtiyaç vardır. Önemli olan insanın tanımasını doğru modelleyebilmektir. Bu amaçla çalışmada, önce algoritmik olan ağırlık merkezine dayalı tanıma, daha sonra da sezgisellik içeren tekleştirme modeline dayalı tanıma yöntemleri geliştirilmiştir. Bu iki yöntemin de hata toleransının düşük olması nedeniyle, sezgisel bulanıklık temelinde, bulanık sınıflamak tekleştirme modeli adı verilen, üçüncü bir modelleme yapılmıştır. Kurallı bilgi tabanı ve karşılaştırma kriterleri belirlenerek elde edilen deneysel sonuçlara dayanarak modelin gerçek tanıma (insanın tanıması) modeline daha yakın olduğu gösterilmiştir. Bu modelin bilgi tabanı ile aynı yazı tipinde, fakat farklı büyüklükteki karakterlerdeki başarısı %98 düzeyindedir. Aynı zamanda, belirlenen kriterlere göre en yüksek değeri veren ilk iki karakterden biri % 100 doğru karakterdir. Bulanık sınıflamalı tekleştirme modeli, bilgi tabanını oluşturan karakterler ile farklı yazı tipindeki karakterlerde de %70 civarında başarı göstermektedir. Bu sonuç elyazması karakterler için de bu modelin başarılı olabileceğine bir işarettir. Çalışmada; yapay zeka, örüntü tanıma, küme teorisi, bulanık küme teorisi ve bilgisayar bilimleri disiplinlerinden yararlanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Basılı ve Elyazması Karakter Tanıma, Sezgisel Bulanıklık, Tekleştirme Modeli, Bilgi Tabanı, Özellik Vektörü VI