A General purpose rotation, scaling and translation invariant pattern classification system.

Abstract

ÖZET GENEL AMAÇLI DÖNME, ÖLÇEKLENME VE ÖTELENME DEĞİŞİMSİZ ÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA SİSTEMİ Cem Yüceer Bilgisayar Mühendisliği ve Enformatik Bilimleri Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doçent Kemal Oflazer 1992 Yapay sinir ağları son çalışmalarda örüntü sınıflandırma amaçlan için kullanılmış tır. Bu çalışmada genel amaçlı dönme, ölçeklenme ve ötelenme değişimsiz örüntü sınıflandırma sistemi sunulmaktadır. Sistemin üç ana öbeği vardır; Karhunen- Loeve dönüşümü temelli önişlemci, yapay sinir ağı temelli sınıflandırın ve yo rumlayıcı, ingiliz abecesi, Japon Katakana abecesi ve bazı geometrik simgeler üzerindeki deneysel çalışmalarla sistemin değişimsizliği sağlama ve örüntü sınıf landırma gücü gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Dönme değişimsizliği, ölçeklenme değişimsizliği, ötelenme değişimsizliği, genel amaçlı örüntü sınıflandırma, yapay sinir ağları, Karhunen- Loeve.

ABSTRACT A GENERAL PURPOSE ROTATION, SCALING, AND TRANSLATION INVARIANT PATTERN CLASSIFICATION SYSTEM Cem Yüceer M.S. in Computer Engineering and Information Science Supervisor: Assoc. Prof. Kemal Of lazer 1992 Artificial neural networks have recently been used for pattern classification pur poses. In this work, a general purpose pattern classification system which is rotation, scaling, and, translation invariant is introduced. The system has three main blocks; a Karhunen-Loeve transformation based preprocessor, an artificial neural network based classifier, and an interpreter. Through experimentation on the English alphabet, the Japanese Katakana alphabet, and some geometric sym bols the power of the system in maintaining invariancies and performing pattern classification has been shown. Keywords: Rotational invariancy, scaling invariancy, translational invariancy, general purpose pattern classification, artificial neural networks, Karhunen-Loeve.