Microsoft Word Materiallar Full

II INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

574 

 Qafqaz University                         

          18-19 April 2014, Baku, Azerbaijan 

Yazını tanıma yazının növünə görə 3 əsas qrupa ayrılır: çap hərfləri ilə yazılmış yazını tanıma,  əllə yazılmış çap 

hərflərini tanıma, əlyazmanı tanıma. 

Əlyazmanın emalı 2 hissədən ibarətdir: normallaşdırma və  təsvir. Emalın normallaşdırma hissəsində sözlərlə, 

simvollarla heç bir əlaqəsi olmayan məlumatın, küylərin, xətaların silinməsi və ya düzəliş edilməsi aparılır. Qırılmaların 

axtarılması nöqsanların və küylərin aradan qaldırılması prosesində çox vacib rol oynayır.  Əlyazmanı tanıma sistemində 

seqmentləmə zamanı ilk olaraq, yazılmış mətn sətirlərə ayrılmalıdır. İki sətir arasında sərhədi tapmaq üçün ilk olaraq üfüqi 

ox üzrə piksellərin sıxlıq histoqramı alınır. Histoqram hamarlandıqdan sonra təqribi olaraq hər sətir üçün əsas xətt tapılır. 

Yazıdakı sətirlər tapıldıqdan sonra, hər sətrin daxilində sözlər axtarılır. Sözlərin axtarılması çox sadədir: sətir üzrə soldan 

sağa boşluqlar axtarılır və bu boşluqlar arasında olan təsvir söz kimi ehtimal edilir. Burada ayrılan hissələr tam olaraq sözü 

deyil, onun hansısa hissəsini təşkil edə bilər. Bunu  aradan qaldırmaq üçün, sətirlərdən sözləri aradakı boşluqlara  əsasən 

ayırdıqdan sonra, bütün sətirdəki sözlər arasındakı boşluqların orta qiyməti hesablanır və  əvvəl tapdığımız boşluqlar bu 

qiymətdən kiçikdirsə, onlar birləşdirilir. 

Emalın təsvir hissəsində  əlyazmadakı  məlumatlardan tanıma sistemi üçün lazımı  məlumatın alınması baş verir. 

Hərflərdə çıxıntının olması informativ məlumat kimi istifadə oluna bilər. Çıxıntıdan istifadə etməklə tanıma zamanı sözün 

axtarış süzgəci daha çox daralmış olur. Çıxıntılardan əlavə hərfin üzərində olan diakritik işarələrdən də informativ məlumat 

kimi istifadə etmək olar. Bu əlamətin istifadə edilməsi axtarılan sözün daha tez tapılmasına gətirilir.  

Əlyazmanı tanıma sistemində, Azərbaycan dilində latın qrafikası ilə yazılmış hər hərf çıxıntılara görə 4 sinfə bölünür: 

heç bir çıxıntısı olmayan ( N sinfi), yalnız yuxarı çıxıntısı olan ( A sinfi), həm yuxarı, həm aşağı çıxıntısı olan ( B sinfi) və 

nəhayət, yalnız aşağı çıxıntısı olan ( D sinfi). 

Müasir Süni Neyron Şəbəkələr (bundan sonra SNŞ) özlərində insan beyni üçün xarakterik olan aşağıdakı xüsusiyyətləri 

cəmləşdirir: 

-Öyrənmə. Hər hansı NŞ modeli əsasında şəbəkə yaradıb və öyrənmə alqoritmini yerinə yetirərək, şəbəkəni hər hansı 

məsələni həll etmək üçün öyrətmək mümkündür. 

-Ümumiləşdirmə. Öyrənmədən sonra şəbəkənin nəzərə çarpmayan dərəcədə dəyişmiş giriş siqnalları ayırmamasına rast 

gəlinir. Bu xüsusiyyət tanıma sistemlərində çox vacib rol oynayaraq, tanınan obyektlərin küylü və  təhrif olunmasına 

baxmayaraq, düzgün tanınmasına şərait yaradır. 

-Abstraktlama. SNŞ-lərdə giriş siqnallarının xarakterizə etdiyi obyektin xassəsini götürmək xüsusiyyəti var. Misal 

olaraq,  şəbəkə  hər hansı bir hərfin müxtəlif nümunələrə  əsasən öyrədilməsinə baxmayaraq, SNŞ tanıma zamanı  həmin 

hərfin digər variantlarda olan təsvirlərini də düzgün tanıyır.

 

Azərbaycan dilində əlyazma mətnlərinin tanınması üçün bizim tərəfdən yaradılan sistem çərçivəsində əlifba hərflərinin 

analizi üçün daha effektiv, informativ işlər aparılır. Tanınma sistemində istifadə edilə bilən üç qrup əlamət müəyyən 

olunmuşdur. Struktur və qeyri- struktur əlamətlərini istifadə edən üsullar özlərini daha effektiv və keyfiyyətli göstərir. 

Beləliklə, bir neçə əlamətdən istifadə edən  üsula  iki əlamət qrupunun kombinasiyası kimi baxıla bilər.