El Yazisi Karakterlerinin Kapali Cebirsel Egrilerle 3B Modellenmesi

Bu çalismada el yazisi karakterlerinin uygun cebirsel egriler ile modellenip denklem seklinde ifade edilmesi ve elde edilen denklemin kuvvet ve katsayilari kullanilarak karakterlerin siniflandirilmasi amaçlanmistir. Bu sebeple çalismada çesitli egri uydurma yöntemleri ele alinmistir. Bunlar arasinda hiz ve basari orani göz önünde tutuldugunda kapali cebirsel egrilerle modellemenin diger yöntemlere göre daha ön plana çiktigi görülmüstür. Siniflandirma islemi için el yazisi rakamlarin sekizinci dereceden cebirsel denklemleri elde edilerek denklem katsayilari öznitelik olarak kullanilmistir. Elde edilen katsayilarin degismez olabilmesi için sadece ölçekleme ve ötelemeye göre normalizasyonu yapilmistir. Ayrica dilsel kuvvetli sinir bulanik siniflayici ile öznitelik seçimi yapilmistir. Çalismada MNIST el yazisi rakam veri tabaninin tamami ve belli bir kismi kullanilarak Bayes ve yapay sinir aglari ile önerilen yöntemin tanima basarisi ölçülmüstür. Çalismada elde edilen %92.87 degerindeki tanima orani umut vaat edip yöntemin gelistirilerek her karakterin bir denklemle ifade edilebilecegi açiktir.