RECORD
Derin sinir ağlarıyla Osmanlıca optik karakter tanıma
- Başlık:
- Derin sinir ağlarıyla Osmanlıca optik karakter tanıma
- Açıklama:
- Bu makalede "Osmanlıcadan Günümüz Türkçesine Uçtan Uca Aktarım Projesi" kapsamında geliştirilen ve nesih hattıyla basılmış Osmanlıca doküman görüntülerini derin sinir ağı modelleriyle metne dönüştüren web tabanlı bir optik karakter tanıma (OCR) sistemi sunulmuştur. Sistemin mimarisi CNN ve iki yönlü LSTM katmanlarından oluşmaktadır.
- Bağlantı:
- https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1062596
- Araştırmacı:
- İshak Dölek Atakan Kurt
- Yazar Sayfası:
- https://orcid.org/0000-0002-5823-0103
- Kurum:
- İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Ülke:
- Türkiye, İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Tür:
- Makale
- Disiplin:
- Bilişim- Mühendislik
- Yöntem:
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Metin ve Dil Analizi
- Yıl:
- 2023
- Erişim:
- Açık Erişim
- Enlem:
- 41.0082
- Boylam:
- 28.9784
Attribution
- Citation:
- "Derin sinir ağlarıyla Osmanlıca optik karakter tanıma", DH Atlas Türkiye, https://dbb-m.github.io/dh-atlas-turkiye/items/dbb-351