Gerçek Zamanlı Bir Optik Karakter Tanıma Sistemi

Abstract

Bu çalışmada yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar yardımıyla gerçek zamanlı bir optik karakter doğrulama sisteminin karakter tanıma motoru hazırlanmıştır. Ayrıca sistemin tasarım ve geliştirim aşamaları da takdim edilerek hazırlanan karakter tanıma motorunun alt yapısı da kurulmuştur. Her tür sınıflayıcı sinir ağından bir örnek gerçekleştirilerek her bir yapay sinir ağının başarım oranı ve hesap maliyeti gözlenmiştir. Yapay sinir ağlarının tasarlanan sistem için kritik olan bu özelliklerinin denenmesi ile gerçek zamanlı bir optik karakter tanıma sistemi kurulmuştur. Bu amaçla sistem için en uygun donanım, yazılım ve yapay zeka kalemlerinin seçilmesi gerçekleştirilmiştir.

In this study artificial neural networks and genetic algorithms are used to prepare a character recognition engine that will be used in a real-time optical character verification system. Also the design and development phases of the system are introduced and this way the infrastructure for the character recognition engine is built. An example network from each of the neural network classifier types are implemented to observe the success rate and computational cost of each neural network. By experimenting these properties of the neural networks which are critic for the designed system a real-time optical character recognition system is constructed. This is done via considering the most appropriate items for the hardware, the software and the artificial intelligence of the system.