A Modified Back Propagation Algorithm for Assyrian Optical Character Recognition Based on Moments

Character recognition has been very popular and interested area for researches, and it continues to be a challenging and impressive research topic due to its diverse applicable environment. The optical character recognition has been introduced as a fast and accurate method to convert both existing text images as well as large archives of existing paper documents to editable digital text format. However, existing optical character recognition algorithms suffer from flawed tradeoffs between accuracy and speed, making them less effective and impractical for large and complex documents. This paper describes a suggested method for Assyrian optical character recognition using modified back propagation artificial neural network based on moments. The experimental results show that the proposed method achieves higher recognition accuracy rate in compared with the standard algorithm

Yapay sinir ağlarıyla optik karakter tanımı kullanılarak günümüz Türkçesinin Osmanlıcaya çevrilmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bu çalışmada, yapay sinir ağları (YSA) ile Optik Karakter Tanıma (OCR) kullanılarak, günümüz Türkçe'sini Osmanlı Türkçe'sine çevirme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşama herhangi bir resim üzerindeki karakterlerin akıllı bir sistem tarafından tanınıp ayrıştırılması işlemidir. İkinci aşama ise ayrıştırılmış karakterlerin Osmanlı Türkçe'sine çevrilmesi işlemidir. Birinci aşamada OCR ve Yapay Zekânın alt dallarından olan YSA'ndan faydalanılmıştır. Yapay Zekâ, idealize edilmiş bir yaklaşıma göre insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, varsayım yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. YSA ise; insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın eğitilmesi için kullanılacak olan resim formatındaki karakterler görüntü işleme tekniklerinden faydalanılarak, ikili resim elde edilmiş ve ölçeklendirilmiştir. Daha sonra bunların öznitelikleri çıkartılarak normalize edilmiştir. Normalize edilen veriler ağa sunularak ağ eğitilmiştir. Eğitilen YSA test edilerek başarımı hesaplanmıştır. Eğitilen ağ ayrıştırılmış karakterleri, sırası ile tanır. Tanınan kelimelerin Osmanlı Türkçe'sine çevrilme işlemi esnasında Osmanlıca gramer yapısına göre değiştirilmesi gerekir. Osmanlı Türkçesi gramer yapısına göre "a" seslisi için "ا" (elif), e seslisi için "ه" (he), o, ö, u, ü sesleri için "و" (vav) ve ı, i sesleri için ise "ی" (ye) kullanılır. Osmanlı Türkçe'sinde Arapça ve Farsça kelimeler de çok kullanılmaktadır. Bu kelimeler ise Arapça ve Farsça gramer yapısına göre çevrilmiştir.In this study, translation of current Turkish characteristics into Ottoman Turkish is performed by using artificial neural Optical Character Recognition. This study consists of two phases. The first phase is after recognized any character on the image which will be known and will be separated. Another step is separated characters will be converted to ottoman language. In that first step were used neural artificial networks that belongs to OCR system, artificial intelligence illiterately; the theory and development of computer systems able to perform tasks that normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and translation between languages. Subset of the artificial intelligence which is some of them is a neural artificial networks were gotten as idea of the human brain system, it include kind of microprocessor technology. In this technology were preferred expansionary networks as web structure and inside this technology there are some different technics effects perfectly such as image process techniques. In this study neural artificial networks were tested perfectly and applied on the study also all characters were separated intensively. Trained network recognizes the separated characters respectively. Dedicated words is translated by structure of the ottoman language grammar. Such as for sound of a "ا" (elif), for sound of e "ه" (he) for sounds of o,ö,ü,u "و " (vav) for sound of ı, i "ی" (ye) and another mentioned words is translated Arabic and Persian grammar structures