Matematiksel sembollerin tanınmasına yönelik yeni bir algoritma

Matematiksel İfadelerin Tanıma (MİT), matematiksel ifadelerin bilimsel yazındaki yaygınlığı nedeniyle önemli bir gerekliliktir. Standart Yazı Tanımanın (SYT) aksine MİT'de simgeler yatay olarak sıralanmazlar ve yakın büyüklükte olmayabilirler. Sonuç olarak, matematiksel ifadelerin tanınması standart yazıya göre çok daha zor olabilir. Bu nedenle günümüzde MİT üzerine yapılan akademik çalışmalar etkin olarak devam etmektedir. Bu tez çalışması, Simge Ayrıştırma, Simge Tanıma ve Yapısal Çözümleme algoritmalarından oluşan İstatiksel Örüntü Tanıma temelli çevrimdışı bir MİT sistemi önermektedir. Ayrıca, Simge Tanıma aşamasının doğruluğunu ve hızını arttırmak için tezde Yetim-Piksel-Oranı/Yerel-Yetim-Piksel-Oranı (YPO/YYPO) olarak isimlendirilen yeni bir istatistiksel nitelik ailesi önermektedir. YPO/YYPO nitelikleri simgeyi oluşturan siyah piksellerin, beyaz pikselleri ne şekilde çevrelediklerine göre tanımlanırlar. Bu tezde YPO/YYPO nitelikleri kullanılarak oluşturulmuş bir nitelik vektörünün, sistemin yabancı simgeleri tanıma başarısını ve tanıma hızını önemli ölçüde artırabileceği diğer yaygın nitelik vektörleri ile karşılaştırılarak incelenecektir. Bu amaçla, YPO/YYPO nitelik vektörü üç farklı sınıflandırma yöntemi (Kstar, MLP, KNN) ile sınıflandırılıp elde edilen sonuçlar tanıma hızı ve doğruluğu açısından diğer iki yaygın nitelik vektörü (3 x 3 Bitmap, dalgacık) ile karşılaştırılacaktır. Önerilen çevrimdışı MİT sistemi Java tabanlı Weka yazılım paketi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.