Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6166
Title: Dinamik zaman bükme metodu kullanarak ivmeölçer tabanlı el yazısı karakter tanıma
Other Titles: Accelerometer based handwritten character recognition using Dynamic Time Warping method
Authors: Tunçer, Esra
Ünlü, Mehmet Zübeyir
Tunçer, Esra
Ünlü, Mehmet Zübeyir
Izmir Institute of Technology. Electronics and Communication Engineering
Keywords: Accelerometer
Dynamic Time Warping
Hand written character recognition
İvmeölçer
Dinamik Zaman Bükme
El yazısı karakter tarama
Issue Date: 2016
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

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6166.pdfConference Paper579.26 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

SCOPUSTM   
Citations

1
checked on Sep 18, 2021

Page view(s)

20
checked on Sep 20, 2021

Download(s)

18
checked on Sep 20, 2021

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.