Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Real Time Identification Number Recognition

Yıl 2012, Cilt: 16 Sayı: 2, 123 - 129, 01.08.2012

Halit Çetiner , Bayram Cetişli İbrahim Çetiner

Öz

-

Anahtar Kelimeler

Optical character recognition real time Hough transformation wavelet transformation artifical neural network.

Kaynakça

  • Avcı, A. Wavelet dönüşümü ile doku öznitelikleri çıkarılan kullanılarak bölütlenmesi. KTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 66s., 2006, Trabzon.
  • Alshebeili, S. A., Nabawib, A. A. F., Mahmoud, S. A. Arabic character recognition using 1-D slices of the character spectrum. Signal Processing V. 56, pp. 59- , 1997.
  • Chim, Y. C., Kassim, A., Ibrahim, Y. Character recognition using statistical moments. Image and Vision Computing V. 17, pp. 299-307, 1999, Singapore.
  • Demir, Ö. EEG dalgalarının dalgacık dönüşümü ile değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 56s., 2008, Kütahya.
  • Demuth, B. H., Hagan, M., Beale, M. H. Neural network toolbox user's guide. Mathworks, pp. 404. Elmas, Ç., 2011. Yapay zeka uygulamaları. Seçkin
  • Yayıncılık, 424s., 2011, Ankara.
  • Küçük, M., Ağıralioğlu, N. Dalgacık dönüşüm tekniği kullanılarak hidrolojik akım serilerinin modellenmesi. İTÜ dergisi/d mühendislik, 5(2), 69-80s., 2006, İstanbul.
  • Lee, J. J., Lee, S. M., Kim, I. Y., Min, H. K., Hong, H. S. Comparison between short time fourier and wavelet transform for feature extraction of heart sound. IEEE Tencon, V. 102, pp. 18-55, 1999.
  • Mallat, S., G. A theory for multi resolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Anal. and Mach. Intell.,11(7), pp. 674-693, 1989.
  • Misiti, M., Misiti, Y., Oppenheim, G., Poggi, J. M. Wavelet toolbox user’s guide. Mathworks, 1997.
  • Percival, D. B., Walden, A. T. Wavelet methods for time series anal.. Cambridge University Press, pp. 569, Rao, R. M., Bopardikar, A. S. Wavelet transforms: Introduction to theory and applications. Addison- Wesley, Massachusetts, pp. 336, 1998.
  • Strang, G., Nguyen, T. Wavelets and Filter Banks. pp. , 1997, USA.
  • Sarlashkar, M., Bodruzzaman ,M., Malkani, M. J. Feature Extraction Using Wavelet Transform For Neural Network Based Image Classification. pp. 412-416, 1998.
  • Daubecheis, I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets. Pure appl. Match., vol. XLI. PP.906-996, 1998.
  • Şekil 8.2 Görüntülerin deneysel tanıma sonuçları

Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma

Yıl 2012, Cilt: 16 Sayı: 2, 123 - 129, 01.08.2012

Halit Çetiner , Bayram Cetişli İbrahim Çetiner

Öz

In this work, calling of person informations from database as real time and the Republic of Turkey (TC) identification numbers's detection with camera in a very short time are aimed. Presently, inquiry and verification of TC identification is made to execution works of many public and private institutions. The writing of these numbers with eleven digits may not be quickly and accurately for each time. At this point, the correct recognition of identification information is proposed automatically on received identification images from camera by using image processing techniques.

Anahtar Kelimeler

Optik karakter tanıma gerçek zamanlı Hough dönüşümü dalgacık dönüşümü yapay sinir ağları.

Kaynakça

  • Avcı, A. Wavelet dönüşümü ile doku öznitelikleri çıkarılan kullanılarak bölütlenmesi. KTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 66s., 2006, Trabzon.
  • Alshebeili, S. A., Nabawib, A. A. F., Mahmoud, S. A. Arabic character recognition using 1-D slices of the character spectrum. Signal Processing V. 56, pp. 59- , 1997.
  • Chim, Y. C., Kassim, A., Ibrahim, Y. Character recognition using statistical moments. Image and Vision Computing V. 17, pp. 299-307, 1999, Singapore.
  • Demir, Ö. EEG dalgalarının dalgacık dönüşümü ile değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 56s., 2008, Kütahya.
  • Demuth, B. H., Hagan, M., Beale, M. H. Neural network toolbox user's guide. Mathworks, pp. 404. Elmas, Ç., 2011. Yapay zeka uygulamaları. Seçkin
  • Yayıncılık, 424s., 2011, Ankara.
  • Küçük, M., Ağıralioğlu, N. Dalgacık dönüşüm tekniği kullanılarak hidrolojik akım serilerinin modellenmesi. İTÜ dergisi/d mühendislik, 5(2), 69-80s., 2006, İstanbul.
  • Lee, J. J., Lee, S. M., Kim, I. Y., Min, H. K., Hong, H. S. Comparison between short time fourier and wavelet transform for feature extraction of heart sound. IEEE Tencon, V. 102, pp. 18-55, 1999.
  • Mallat, S., G. A theory for multi resolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Anal. and Mach. Intell.,11(7), pp. 674-693, 1989.
  • Misiti, M., Misiti, Y., Oppenheim, G., Poggi, J. M. Wavelet toolbox user’s guide. Mathworks, 1997.
  • Percival, D. B., Walden, A. T. Wavelet methods for time series anal.. Cambridge University Press, pp. 569, Rao, R. M., Bopardikar, A. S. Wavelet transforms: Introduction to theory and applications. Addison- Wesley, Massachusetts, pp. 336, 1998.
  • Strang, G., Nguyen, T. Wavelets and Filter Banks. pp. , 1997, USA.
  • Sarlashkar, M., Bodruzzaman ,M., Malkani, M. J. Feature Extraction Using Wavelet Transform For Neural Network Based Image Classification. pp. 412-416, 1998.
  • Daubecheis, I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets. Pure appl. Match., vol. XLI. PP.906-996, 1998.
  • Şekil 8.2 Görüntülerin deneysel tanıma sonuçları
Toplam 15 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Halit Çetiner

Bayram Cetişli Bu kişi benim

İbrahim Çetiner Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Ağustos 2012
Gönderilme Tarihi 2 Mayıs 2012
Kabul Tarihi 8 Ağustos 2012
Yayımlandığı Sayı Yıl 2012 Cilt: 16 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çetiner, H., Cetişli, B., & Çetiner, İ. (2012). Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 16(2), 123-129. https://doi.org/10.16984/saufbed.08038
AMA Çetiner H, Cetişli B, Çetiner İ. Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma. SAUJS. Ağustos 2012;16(2):123-129. doi:10.16984/saufbed.08038
Chicago Çetiner, Halit, Bayram Cetişli, ve İbrahim Çetiner. “Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma”. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 16, sy. 2 (Ağustos 2012): 123-29. https://doi.org/10.16984/saufbed.08038.
EndNote Çetiner H, Cetişli B, Çetiner İ (01 Ağustos 2012) Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 16 2 123–129.
IEEE H. Çetiner, B. Cetişli, ve İ. Çetiner, “Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma”, SAUJS, c. 16, sy. 2, ss. 123–129, 2012, doi: 10.16984/saufbed.08038.
ISNAD Çetiner, Halit vd. “Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma”. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 16/2 (Ağustos 2012), 123-129. https://doi.org/10.16984/saufbed.08038.
JAMA Çetiner H, Cetişli B, Çetiner İ. Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma. SAUJS. 2012;16:123–129.
MLA Çetiner, Halit vd. “Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma”. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 16, sy. 2, 2012, ss. 123-9, doi:10.16984/saufbed.08038.
Vancouver Çetiner H, Cetişli B, Çetiner İ. Gerçek Zamanlı Kimlik Numarası Tanıma. SAUJS. 2012;16(2):123-9.

30930 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.