Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorKanburoğlu, Ali Buğraen_US
dc.contributor.authorTek, Faik Borayen_US
dc.date.accessioned2019-03-16T18:27:16Z
dc.date.available2019-03-16T18:27:16Z
dc.date.issued2018-12-06
dc.identifier.citationKanburoğlu, A. B. & Tek, F. B. (2018). A haar classifier based call number detection and counting method for library books. Paper presented at the UBMK 2018 - 3rd International Conference on Computer Science and Engineering, 504-508. doi:10.1109/UBMK.2018.8566314en_US
dc.identifier.isbn9781538678930
dc.identifier.isbn9781538678923
dc.identifier.isbn9781538678947
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1452
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.1109/UBMK.2018.8566314
dc.description.abstractCounting and organization of books in libraries is a routine and time-consuming task The task gets more complicated by misplaced books in shelves. In order to solve these problems, we propose an automated visual call number (book-id) detection and counting system in this paper. The method employs a Haar feature-based classifier from OpenCV library and cloud-based OCR system to decode characters from images. To develop and test the method, we have acquired and organized a dataset of 1000 book call numbers. The proposed method has been tested on 20 bookshelves images that contain 233 call numbers, which resulted in a true detection rate of 96% and false detection rate of 1.75 per image. For OCR step, the number of false recognized characters per call number was 0.76.en_US
dc.description.abstractKütüphanelerde kitapların sayımı ve organizasyonu rutin ve zaman alıcı bir iştir. Bu iş, raflarda yanlış yerde bulunan kitaplar ile birlikte daha da karmaşıklaşır. Bu problemleri çözmek için, bu çalışmada otomatik kitap yer numarası bulma ve sayma sistemi tasarlıyoruz. Yöntem, OpenCV kütüphanesinin Haar özellik tabanlı sınıflandırıcısını ve görüntülerden gelen karakterlerin çözümlenmesi için bulut tabanlı bir OCR sistemi kullanır. Yöntemi geliştirmek ve test etmek için 1000 adet yer numarası içeren bir veri seti edindik ve düzenledik. Tasarlanan yöntem, 233 yer numarası içeren 20 kitap rafı fotoğrafı üzerinde test edilmiş ve 96% doğru tanıma oranı ve görüntü başına 1.75 yanlış tanıma oranı bulunmuştur. Yer numarası başına yanlış tanınan karakter sayısı OCR için 0.76’dır.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionof10.1109/UBMK.2018.8566314
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectAutomated visual call number detection-and-counting systemen_US
dc.subjectBook spinesen_US
dc.subjectBook-iden_US
dc.subjectBookshelves imagesen_US
dc.subjectCall number counting methoden_US
dc.subjectCall number detectionen_US
dc.subjectCall number detection methoden_US
dc.subjectCall numberen_US
dc.subjectCharacter decodingen_US
dc.subjectCharacter recognitionen_US
dc.subjectCloud computingen_US
dc.subjectCloud-based OCR systemen_US
dc.subjectCounting systemen_US
dc.subjectDecodingen_US
dc.subjectDetection ratesen_US
dc.subjectDigital librariesen_US
dc.subjectDocument image processingen_US
dc.subjectFalse detection rateen_US
dc.subjectFalse detectionsen_US
dc.subjectFeature extractionen_US
dc.subjectHAAR classifieren_US
dc.subjectHaar feature-based classifieren_US
dc.subjectHaar classifiersen_US
dc.subjectHaar featuresen_US
dc.subjectImage classificationen_US
dc.subjectImage codingen_US
dc.subjectLibrariesen_US
dc.subjectLibrary automationen_US
dc.subjectLibrary booksen_US
dc.subjectLibrary automationen_US
dc.subjectMisplaced booksen_US
dc.subjectObject detectionen_US
dc.subjectOCRen_US
dc.subjectOpenCV libraryen_US
dc.subjectOptical character recognitionen_US
dc.subjectOptical character recognition softwareen_US
dc.subjectOptical imagingen_US
dc.subjectRobotsen_US
dc.subjectStatistical testsen_US
dc.subjectTime-consuming tasksen_US
dc.subjectTrainingen_US
dc.subjectXMLen_US
dc.subjectHAAR sınıflandırıcıen_US
dc.subjectKütüphane otomasyonuen_US
dc.subjectYer numarası bulmaen_US
dc.titleA haar classifier based call number detection and counting method for library booksen_US
dc.title.alternativeKütüphane kitaplarında yer numaralarını bulmak ve saymak için haar sınıflandırıcı tabanlı bir yöntemen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.relation.journalUBMK 2018 - 3rd International Conference on Computer Science and Engineeringen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.contributor.authorID0000-0002-8649-6013
dc.identifier.startpage504
dc.identifier.endpage508
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.institutionauthorKanburoğlu, Ali Buğraen_US
dc.contributor.institutionauthorTek, Faik Borayen_US
dc.relation.indexWOSen_US
dc.relation.indexScopusen_US
dc.relation.indexConference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S)en_US
dc.description.wosidWOS:000459847400097


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster