AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№2, 2018

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ ÇAP ƏLYAZMA SİMVOLLARININ TANINMASINA YENİ ƏLAMƏTLƏR SİNFİ VƏ DAYAQ VEKTORLAR ÜSULUNUN TƏTBİQİ

İsmayılov Elviz Ə.

Əlifbamızda bütün dünyada geniş yayılmış latın hərflərindən daha çox istifadə olunsa da xüsusi simvollar və dilimizin morfoloji tərkibi digər dillər üçün mövcud tanıma sistemlərinin tətbiqini qeyri-mümkün edir. Başqa sözlə, Azərbaycan dilində çap əlyazma simvollarının tanınması fərdi yanaşma tələb edir. Məqalədə Azərbaycan dilində çap əlyazma simvollarının tanınmasında “soft” əlamətlər (insanın daha asan anlaya biləcəyi, əlifbanı öyrənərkən istifadə etdiyimiz xarakteristikalar əsasında tərtib olunmuş) sinfi istifadə olunmuş, simvolların klasifikasiyası üçün dayaq vektorlar üsulunun bootstrap resampling üsulundan istifadə olunmuşdur (səh.101-108).

Açar sözlər: “soft” əlamətlər, Dayaq Vektorlar Üsulu, çap-əlyazma simvolları, tanıma sistemi.
DOI : 10.25045/jpit.v09.i2.11
Ədəbiyyat
  • Cristianini N., Shawe-Taylor J. An Introduction to support vector machines and other kernelbased learning methods. Cambridge University Press, 2000.
  • Aida-zade K.R., Hasanov J.Z., Cursive Handwritten Azerbaijani Latin Text Segmentation Based on Word baseline. / INISTA, Trabzon, Turkey, 2009, pp.63–66.
  • Aida-zade K.R., Hasanov J.Z., Word base line detection in handwritten text recognition systems. // International journal of computer systems science and engineering, 2009, no.4, pp. 49–53.
  • Aida-zade K.R., Mustafayev E.E., On a hierarchical handwritten forms recognition system on the basis of the neural network. / Proceed. Inter. Conf. TAINN, Canakkale, 2003.
  • Moubtahij H.E., Halli A., Satori K., Review of feature extraction techniques for offline handwriting arabic text recognition // International journal of advances in engineering & technology, 2014, pp.50–58.
  • Hadidi G., Delavari H., Persian handwritten words detection based on features, extraction and fuzzy algorithm. //Electrical and electronics engineering: an international journal (elelij) 2015, vol.4, no.2, pp.93–104.
  • Hussain E., Hannan A., Kashyap K., A zoning based feature extraction method for recognition of handwritten assamese characters. // International journal of computer science and technology 2015, vol. 6, no.2, pp.226–228.
  • Lawgali A., Bouridane A., Angelova M., Ghassemlooy Z., Handwritten arabic character recognition: which feature extraction method?. // International journal of advanced science and technology, 2011, vol.34, pp.1–8.
  • Platt J. Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization. Advances in Kernel Methods — Support Vector Learning, MIT Press, 1999, pp.185–208.
  • Atienza F.A. Bootstrap feature selection in Support Vector Machines for ventricular fibrillation detection / ESANN’2006, Belgium, 2006, pp.233–238.
  • Chen W., Sui L., Xu Z., Lang Y. Improved Zhang-Suen thinning algorithm in binary line drawing applications // ICSAI, 2012, doi: 10.1109IICSAI.2012.6223430
  • Ismayilov E., Ismayilova N., Fuzzy Features Extraction for Hand-printed character/digit recognition system. / INISTA 2014, Italy, pp.249–253.