Deneysel mod ayrıştırması uygulanmış yazma hareket bilgisi kullanılarak el yazısı karakter tanıma

Abstract

Bu çalışmada harflerin yazılma hareketlerinden yararlanılarak el yazısı karakter tanıma işlemi yapılmıştır. Yazma hareket bilgisini elde etmek adına 3 yönlü ivmeölçer kullanılmıştır. Mevcut çoğu sensörde olduğu gibi, ivmeölçerlerde istenen ivme bilgisinin yanında istenmeyen gürültü bilgisi de elde edilmektedir. Bu nedenle tanıma algoritmasından önce sinyaller ön işlemeden geçirilmeli ve gürültüden arındırılıp tanıma için uygun hale getirilmelidir. Bu amaca uygun olarak sinyallere Deneysel Mod Ayrıştırması (EMD) ve normalizasyon ön işleme adımları uygulanmıştır. Daha sonra sinyaller Dinamik Zaman Bükme (DTW) metodu ile karşılaştırılmış ve %91.92’lik doğru sınıflandırma oranı elde edilmiştir.

In this paper, handwritten character recognition by using characters' writing movements is investigated. To obtain the information about writing movements a 3-axis accelerometer is used. Just like most of other sensors, 3-axis accelerometers give the actual movement signal as well as noise. Before the recognition step, all of the signals need to be preprocessed and the noisy parts need to be removed. So, Empirical Mode Decomposition (EMD) and normalization preprocessing steps are applied to the signals. Finally, the signals in the dataset are compared with Dynamic Time Warping for classification and accurate classification rate of 91.92% is obtained.