1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Örüntü Tanıma / Pattern Recognition

Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System

C. Yüceer, K. Oflazer , Bilkent Üniversitesi, Türkiye.

PreviousA Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.NextApplication of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

Abstract

This paper includes an overview and experimental results on RST, the hybrid patteru classification system. It can recognize patterns even when they are deformed by a transformation like rotation, scaling, and translation or a combination of these [11]. The system is formed of a Karhunen-Loeve transform based pattern preprocessor, an artificial neural network classifier and an interpreter. After a description of the system architecture, experimental results are provided from three different classification domains: classiflcation of letters in the English alphabet, classification of the letters in the Japanese Katakana alphabet, and classification of five main geometric figures. The system is general purpose and has a reasonable noise tolerance.

Özet

Bu makalede hibrid örüntü sınıflandırma sistemi RST üzerine genel bir bakış ve deneysel sonuçlar yer almaktadır. Döndürme, ölçekleme, çeviri veya bunların bir kombinasyonu gibi bir dönüşümle deforme olmuş olsalar bile kalıpları tanıyabilir [11]. Sistem bir Yapay Sinir Ağı Sınıflandırıcısı ve bir tercüman olan Karhunen-Loeve dönüşümü bazlı model ön işlemcisinden oluşur. Sistem mimarisinin tanımlanmasından sonra, deneysel sonuçlar üç farklı sınıflandırma alanından sağlanmıştır: İngilizce alfabedeki harflerin sınıflandırılması, Japon Katakana alfabesindeki harflerin sınıflandırılması ve beş ana geometrik figürün sınıflandırılması. Sistem genel amaçlıdır ve makul bir ses toleransına sahiptir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

21MB
255-265.pdf
pdf
255-265 Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System