Akademik Bilişim '10 10 - 12 Şubat 2010 Muğla

Bilgi Güvenliğinde El YazısıBora Uğurlu, Kirami Kaçan, İbrahim Türkyılmazkarakterini tanımlamada el yazısının yükseklik,eğim ve düzenliliği gibi bütünsel özelliklerinedayanan uygulamasıdır. Diğer yaklaşımise sembolik olup sembollerin yorumlanmasınıkonu olarak ele almaktadır.Özellik Grafoloji GrafometriKalibrasyonOransallıkKalibrasyonOransallıkYükseklik,Genişlik, BoyutDüzenlilik,OransallıkBoşluk Boşluk -ReferansÇizgisininReferansÇizgisinin -Hizalaması Hizalamasıİlerleme Hız DeğişmezlikVurgu Vurgu VurguKişiselHareketlerBaşlangıç veBitiş VuruşlarıKarakteristikKişisel HareketlerGrafikselBoşluklarınTutulması-GrafikselBoşluklarınTutulmasıKüçük KüçükGrafikler Grafikler-Eğim Eğim -Tablo 1. Önerilen Özellik KümeleriGrafolojik özellikler, kişilerin kalıtsal veyasonradan edinmiş olduğu özellikler olarak sınıflandırılabilirler.Kalıtsal özellikler noktalar,virgüller, karakterlerdeki çengeller, basınç, hızve giriş-çıkış vuruşlarıdır. Sonradan edinilmişsosyal özellikler ise karakterler arasında bırakılanboşluk miktarı, oranlar, eğim ve hizalamalardır.Bu belirtilen özelliklere dayanılarakimza doğrulama için bir özellikler seti tanımlanabilir.Tablo 1’de, imza doğrulama için grafolojive grafometriden alınan bazı özelliklergörülmektedir [2].Tablo 1’de de görüldüğü gibi bazı özelliklergrafoloji ve grafometride farklı isimlerleanılsalar da aslında aynı kavrama vurguyapmaktadırlar.4103. El Yazısının TanınmasıTaranarak elde edilmiş sayısal görüntüden karakterlerintanınması problemi görüntü işleme,karakter tanıma ve yapay zekâ alanlarında büyükilgi doğurmaktadır. Şekil tanımadaki klasikyöntemler el yazısındaki karakterlerin algılanmasındaaşağıdaki nedenlerle fazla uygundeğildir [3].i. Aynı karakterlerin yazılışı kişiden kişiye vehatta aynı kişide bile boyut, şekil ve biçimbakımından farklılıklar göstermektedir.ii. Her görüntüde olduğu gibi elde edilen gö-rüntüde de çeşitli gürültülerden ötürü kayıplarsöz konusu olabilmektedir.iii. Karakterlerin görüntülenmesinde öncedenbelirlenmiş katı kurallardan bahsetmek mümkündeğildir. Bu yüzden bazı kurallar örneklerdensezgisel olarak çıkartılabilmelidir.Literatürdeki el yazısı tanıma yöntemleri holistikve analitik yöntemler olarak iki grubaayrılmaktadır [4]. Birinci yöntemde tanınacakkelime grubu bir bütün olarak algılanmaya çalışılır.Kelimenin parçalara ayrılmasına gerekyoktur. Diğer yöntemde ise kelime(ler) daha altkarakterlere ayrılarak tanınmaya çalışılmaktadır.İlk yöntemde kelimenin bir bütün olaraktanınması için geniş bir sözlük kullanımına gereksinimduyulurken ikinci yöntemde böyle birsınırlılık yoktur.4. Kavramsal TasarımBu aşamada kişinin el yazısından profilininoluşturulabilmesi için önceden her bir karakteriçin olası yazım şekillerinin hangi ruh durumunutemsil ettiği ortaya açıkça konulmalıdır.Bu tasarımda karakterin yazım şeklinin ne anlamifade ettiğinin belirlenmesinde çok sayıdafarklı kriter vardır. Burada bu kriterlerden sadeceeğim dikkate alınacaktır.GFABCDŞekil 1. Eğim açısı sınıflandırmasıYazının Şekil 1’deki görüldüğü gibi sağa, solaveya dik bir eğime sahip olmasının belli bazıanlamları vardır [1]. Bunları genel olarak Tablo1’deki gibi sınıflandırmak mümkündür.EğimAB-CC-DD-EA-FF-GAnlamıBağımsızlıkOrta Derecede DuygusallıkKolay Bir Şekilde EtkilenebilenAşırı tepki gösterebilenAnalitikÇekingenTablo 2 Eğimin anlamsal sınıflandırılmasıTablo 2’deki açı değerlerine bakıldığında her birininfarklı anlamları olduğu görülmektedir. Geliştirilecekolan sistemde, belli sayıdaki kişilerdenönceden hazırlanmış olan tek satırlık bir cümleyazmaları istenecektir. Bu cümlenin yazılmasındakarakterlerin doğru bir şekilde algılanabilmesiiçin birbirlerinden mümkün olduğu kadar ayrıkyazılması gerekmektedir. Aksi taktirde bölümlemeaşamasında doğru sonuçlara ulaşılamaz.Böyle bir tasarımda olası her karakter için ikitane yapay sinir ağına ihtiyaç duyulmaktadır.İlki her bir karakterin tanınması için diğeri iseyukarıdaki tabloda verilen 6 farklı derecelendirmedenbir sonuç elde edebilmek içindir.EAkademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri10 - 12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi4114.1 İşlem AdımlarıÜzerinde el yazısıyla yazılmış bir cümle olankâğıt dokümanın bilgisayar ortamına aktarılması,bu cümlenin bilgisayar tarafından anlamlandırılacakmetin tabanlı bir ifadeye dönüştürülmesive bu el yazısındaki karakterlerin çeşitliözellikleri dikkate alınarak yazarı hakkında birbilgi çıkarımı yapılması hedeflenmektedir. Birel yazısı tanıma sisteminin temel aşamalarınıaşağıdaki gibi gruplandırabiliriz.1.2.3.4.5.SayısallaştırmaÖnişleme (image enhancement)Dilimleme (segmentasyon)Özellik çıkarma (feture extraction)TanımaŞimdi yukarıda verilen temel aşamaları dahadetaylı inceleyelim.4.1 SayısallaştırmaÜzerinde el yazısıyla yazılmış bir cümle olankâğıt dokümanın bilgisayar ortamına aktarılmasıgerekmektedir. Bu tür işlemler genellikletarayıcılar (scanner) ile gerçekleştirilir.4.2 ÖnişlemeSayısallaştırılmış görüntü üzerinde çeşitli görüntüişleme teknikleri kullanılacaktır. Bu işlemlerinamacı, ileriki aşamalar (dilimleme,özellik çıkarma ve karakter tanıma) için ihtiyaçduyulan verinin daha uygun hale getirilmesinisağlamaktır.İlk olarak tarayıcıdan elde edilen renkli görüntü,piksel renk değerleri grinin tonları arasındadağılan bir resme (gray-level image) indirgenir.Bu işlem resim üzerindeki gereksiz alanlarınatılmasını sağlar.4.2.1 Histogram EşitlemeGri seviyedeki resmin parlaklık/kontrast değerlerindebazı dengesizlikler olduğu görülebilir.Bu durumu ortadan kaldırmak ve eşiklemeişleminde daha etkili sonuçlar alabilmek içinresmin gri ton dağılımının homojen olarak yapılandırılmasıgerekir. Genellikle gri seviyeyeindirgenmiş resme histogram eşitleme (histogramequalization) yöntemi uygulanarak bu işlemgerçekleştirilir.