El Yazısı Karakterlerinin Kapalı Cebirsel Eğrilerle 3B Modellenmesi

Bu çalışmada el yazısı karakterlerinin uygun cebirsel eğriler ile modellenip denklem şeklinde ifade edilmesi ve elde edilen denklemin kuvvet ve katsayıları kullanılarak karakterlerin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu sebeple çalışmada çeşitli eğri uydurma yöntemleri ele alınmıştır. Bunlar arasında hız ve başarı oranı göz önünde tutulduğunda kapalı cebirsel eğrilerle modellemenin diğer yöntemlere göre daha ön plana çıktığı görülmüştür. Sınıflandırma işlemi için el yazısı rakamların sekizinci dereceden cebirsel denklemleri elde edilerek denklem katsayıları öznitelik olarak kullanılmıştır. Elde edilen katsayıların değişmez olabilmesi için sadece ölçekleme ve ötelemeye göre normalizasyonu yapılmıştır. Ayrıca dilsel kuvvetli sinir bulanık sınıflayıcı ile öznitelik seçimi yapılmıştır. Çalışmada MNIST el yazısı rakam veri tabanının tamamı ve belli bir kısmı kullanılarak Bayes ve yapay sinir ağları ile önerilen yöntemin tanıma başarısı ölçülmüştür. Çalışmada elde edilen %92.87 değerindeki tanıma oranı umut vaat edip yöntemin geliştirilerek her karakterin bir denklemle ifade edilebileceği açıktır.