El Yazısını Dijital Metne Çeviren Mobil Uygulama
- 16 October 2021
- journal article
- Published by Academic Perspective in Academic Perspective Procedia
- Vol. 4 (1), 316-324
- https://doi.org/10.33793/acperpro.04.01.48
Abstract
Bu çalışmada el yazısını dijital yazıya dönüştüren bir mobil uygulama anlatılmaktadır. Kullanıcıların akıllı telefonlarını kullanarak el yazısı ile aldıkları notları dijital ortama kolaylıkla aktarmaları amaçlanmaktadır. Bu uygulama bir yazı görüntüsünü akıllı telefonun galerisinden veya kamera aracılığı ile girdi olarak almaktadır. Uygulama istemci sunucu mimarisinde tasarlanmıştır ve uygulama arayüzünde seçilmiş olan fotoğraf, sunucuda bulunan bir derin öğrenme modeli aracılığıyla dijital metne çevrilmekte ve sonuçlar istemciye (mobil uygulamaya) gönderilmektedir. Sunucu tarafı Python programlama dili ve Flask çerçevesi ile geliştirilmiştir. Mobil uygulama, Dart programlama dili ile Flutter platformunda gerçekleştirilmiştir. Bu sayede iOS ve Android platformlarını desteklemektedir ve daha fazla kullanıcının bu uygulamaya erişebilmesi sağlanmıştır. Bu uygulama ile yazılı kaynaklar hızlı ve etkin bir şekilde dijital ortama aktarılabilir.Keywords
This publication has 7 references indexed in Scilit:
- An improved faster-RCNN model for handwritten character recognitionArabian Journal for Science and Engineering, 2021
- Arabic handwriting recognition system using convolutional neural networkNeural Computing & Applications, 2020
- Handwriting Text Recognition Based on Faster R-CNNPublished by Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ,2019
- Word Beam Search: A Connectionist Temporal Classification Decoding AlgorithmPublished by Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ,2018
- Binary segmentation algorithm for English cursive handwriting recognitionPattern Recognition, 2012
- Online handwriting recognition with support vector machines - a kernel approachPublished by Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ,2003
- Off-line cursive handwriting recognition using hidden markov modelsPattern Recognition, 1995