Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/6166
Title: | Dinamik Zaman Bükme Metodu Kullanarak İvmeölçer Tabanlı El Yazısı Karakter Tanıma | Other Titles: | Accelerometer Based Handwritten Character Recognition Using Dynamic Time Warping Method | Authors: | Tunçer, Esra Ünlü, Mehmet Zübeyir |
Keywords: | Accelerometer Dynamic Time Warping Hand written character recognition İvmeölçer Dinamik Zaman Bükme El yazısı karakter tarama |
Publisher: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. | Source: | Tunçer, E., and Ünlü, M. Z. (2016, May 16-19). Dinamik Zaman Bükme metodu kullanarak ivmeölçer tabanlı el yazısı karakter tanıma. Paper presented at the 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016. doi:10.1109/SIU.2016.7496112 | Abstract: | Bu 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. In this work, a handwritten character recognition method is performed by using accelerometer. Usually, in character recognition studies, image processing methods are used. However in this work data obtained from writing movements of writers are used. To obtain the movements of writing process 3-axis accelerometer is used and Dynamic Time Warping method is applied for recognition. Accelerometer data are generally noisy so before applying Dynamic Time Warping they need to be filtered. In preprocessing part of our work, filtering, segmentation and normalization steps are applied. In experimental work, recognition accuracy rate of %98,08 is reached. |
Description: | 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016; Zonguldak; Turkey; 16 May 2016 through 19 May 2016 | URI: | http://doi.org/10.1109/SIU.2016.7496112 http://hdl.handle.net/11147/6166 |
ISBN: | 9781509016792 |
Appears in Collections: | Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection |
Show full item record
CORE Recommender
SCOPUSTM
Citations
2
checked on Dec 20, 2024
WEB OF SCIENCETM
Citations
1
checked on Dec 21, 2024
Page view(s)
4,222
checked on Dec 23, 2024
Download(s)
458
checked on Dec 23, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.