Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/11
Browse
2 results
Search Results
Conference Object Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Deneysel Mod Ayrıştırması Uygulanmış Yazma Hareket Bilgisi Kullanılarak El Yazısı Karakter Tanıma(IEEE, 2017) Tuncer, Esra; Olcay, Bilal Orkan; Unlu, Mehmet ZubeyirIn this paper, handwritten character recognition by using characters' writing movements is investigated. To obtain the information about writing movements a 3-axis accelerometer is used. Just like most of other sensors, 3-axis accelerometers give the actual movement signal as well as noise. Before the recognition step, all of the signals need to be preprocessed and the noisy parts need to be removed. So, Empirical Mode Decomposition (EMD) and normalization preprocessing steps are applied to the signals. Finally, the signals in the dataset are compared with Dynamic Time Warping for classification and accurate classification rate of 91.92% is obtained.Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 2Dinamik Zaman Bükme Metodu Kullanarak İvmeölçer Tabanlı El Yazısı Karakter Tanıma(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Tunçer, Esra; Ünlü, Mehmet ZübeyirBu çalışmada, ivmeölçer kullanılarak el yazısı ile yazılan karakterlerin tanınması yapılmıştır. Karakter tanıma çalışmalarında genellikle kullanılan görüntü işleme teknikleri yerine, bu projede yazıyı yazan kişinin yazma hareketlerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Kişinin yazıyı yazma hareketlerini elde edebilmek için 3 eksenli ivmeölçer kullanılmış ve buradan elde edilen verilerle karakterler Dinamik Zaman Bükme yöntemiyle tanınmıştır. İvmeölçer ile elde edilen veriler genellikle gürültülü veriler olduğundan verilere tanıma işleminden önce filtreleme, bölütleme ve normalizasyon gibi ön işleme teknikleri uygulanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda %98,08’lik doğru tanıma oranına ulaşılmıştır.