Lisans bitirme projesi olarak hazırlamış olduğum projenin rapor dosyasıdır. Projede kısaca; Kameradan veya videodan aldığım görüntülerde bulunan rakamların yerlerini tespit eden ve tanıyan bir sistem geliştirdim. C++ programlama dilini ve OpenCV kütüphanesini kullandım.

1. T.C.
GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
SPOR
KARŞILAŞMALARINDA
SKOR EKRANININ
OKUNMASI
Büşra ERKAN
Danışman
Doç. Dr. Yusuf Sinan AKGÜL

2. ii

3. T.C.
GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ii
SPOR
KARŞILAŞMALARINDA
SKOR EKRANININ
OKUNMASI
Büşra ERKAN
Danışman
Doç. Dr. Yusuf Sinan AKGÜL

4. iv

5. Bu çalışma ..../..../200.. tarihinde aşağıdaki jüri tarafından Bilgisayar Mühendisliği
Bölümünde Lisans Bitirme Projesi olarak kabul edilmiştir.
Bitirme Projesi Jürisi
Danışman Adı Doç. Dr. Yusuf Sinan AKGÜL
Üniversite Gebze Teknik Üniversitesi
Fakülte Mühendislik Fakültesi
Jüri Adı Doç. Dr. Fatih Erdoğan SEVİLGEN
Üniversite Gebze Teknik Üniversitesi
Fakülte Mühendislik Fakültesi
Jüri Adı Yrd. Doç. Dr. Yakup GENÇ
Üniversite Gebze Teknik Üniversitesi
Fakülte Mühendislik Fakültesi
v

6. ÖNSÖZ
Bitirme çalışmam sırasında engin bilgisiyle bana her zaman yol gösteren Sayın Doç. Dr.
Yusuf Sinan AKGÜL hocama ve bu çalışmayı destekleyen Gebze Teknik
Üniversitesi’ne içten teşekkürlerimi sunarım.
Ayrıca eğitimim süresince bana her konuda destek veren aileme ve bana hayatlarıyla
örnek olan tüm hocalarıma saygı ve sevgilerimi sunarım.
Aralık, 2015 Büşra ERKAN
vi

7. İÇİNDEKİLER
ÖNSÖZ.................................................................................................Vİ
İÇİNDEKİLER..................................................................................Vİİ
...........................................................................................................Vİİİ
...........................................................................................................Vİİİ
KISALTMA LİSTESİ..........................................................................İX
ÖZET .....................................................................................................X
1. GİRİŞ..................................................................................................1
1.1. PROJE TANIMI..............................................................................2
1.2. PROJENİN NEDEN VE AMAÇLARI..........................................3
1.3. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI......................................................3
1.4. PROJE GEREKSİNİMLERİ........................................................3
1.4.1. Fonksiyonel Gereksinimler.....................................................................4
1.4.2. Fonksiyonel Olmayan Gereksinimler....................................................4
1.4.2. Sistemin Temel Özellikleri.......................................................................4
1.5. BAŞARI KRİTERLERİ.................................................................4
2. YÖNTEM............................................................................................5
2.1. SINIFLANDIRICININ EĞİTİLMESİ .........................................7
2.2. RAKAMLARIN BULUNMASI.....................................................8
2.3. RAKAMLARIN TANINMASI....................................................10
2.4. SKOR METNİNİN OLUŞTURULMASI...................................10
3. PROJE PLANLAMASI...................................................................10
3.1. SİSTEM MİMARİSİ....................................................................10
3.2. UML DİYAGRAMLARI..............................................................11
vi

8. 3.2.1. Kullanım Durum Diyagramı.................................................................11
3.2.2. Etkinlik Diyagramı................................................................................12
4. DENEYLER......................................................................................12
4.1. RAKAMLARIN BULUNMASI...................................................13
4.2. RAKAMLARIN TANINMASI....................................................14
4.2.1. Başarılı Sonuç Örnekleri.......................................................................14
4.2.2. Başarısız Sonuç Örnekleri.....................................................................15
5. SONUÇ..............................................................................................16
KAYNAKLAR......................................................................................17
EKLER..................................................................................................19
vi

9. KISALTMA LİSTESİ
HOG : Yönlü Gradientlerin Histogramı (Histogram of Oriented Gradients)
SVM : Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)
GTÜ : Gebze Teknik Üniversitesi
ix

10. ÖZET
Bu rapor G.T.Ü. Bilgisayar Mühendiliği Bölümü 4. sınıfında hazırlanan Lisans
Bitirme Projesi olarak geliştirilen Spor Karşılaşmalarında Skor Ekranının
Okunmasını içeren sistemin tanımı, içeriği, başlatılma nedenleri, amaçları ve
sonuçlarını içermektedir.
Gerçek dünya görüntüleri üzerinde metin bulma ve tanıma problemi son zamanlarda
üzerinde çokça çalışılmış bir bilgisayarlı görme problemidir. Bu çalışmalara örnek
olarak Google Sokak Görünümü uygulaması benzeri uygulamalar verilebilir.
Sistem, amatör basketbol karşılaşmalarında skor ekranının görüntüsünün izleyiciye
gösterilmek üzere gerçek zamanlı olarak metin haline getirilmesini
gerçeklemektedir. Günümüzde, amatör basketbol karşılaşmalarında, skor ekranı
izleyiciye kameralardan alınan görüntünün ekrana yerleştirilmesi ile sunulmaktadır.
Bu işlem sırasında yüksek maliyetli saha kameraları kullanıldığından maliyeti
oldukça fazla olmaktadır. Bu problemi çözmek adına projede web cam kullanılmış
ve sistemin maliyeti düşürülmüştür.
x

11. SUMMARY
In this report, the definition of systems, that developed as a graduation project,
content, reasons for launch, goals and results are mentioned.
Text detection and recognition in real-world images is a problem which has been
receiving significant attention . Computer vision applications like Google Street
View is an instance of this problem.
The system has been developed to display scoreboard image using web cam in
amateur basketball match. In amateur basketball matches, the scoreboard is shown
by placing the image that taken from the camera on screen. As costly field cameras
are used, the cost becomes too. This web cam used in the project to solve the
problem and reduced the cost of the system.
xi

12. 1. GİRİŞ
Gerçek dünya görüntüleri üzerinde metin bulma ve tanıma problemi son zamanlarda
üzerinde çokça çalışılmış bir bilgisayarlı görme problemidir. Bu çalışmalara örnek
olarak Google Sokak Görünümü uygulaması, görme engelli kişiler için yardımcı
uygulamalar ve benzeri uygulamalar verilebilir. Bu proje daha önce yapılmamış olsa
da bu konuyla yakından ilişkili başka araştırmalar ve projeler yapılmıştır. Bu
araştırmalar doğrultusunda yazılmış olan makaleler ve kitaplar projede referans
olarak alınmıştır.
Spor karşılaşmalarında skor ekranının okunması projesi doğada metin algılama
probleminin özelleşmiş bir formu gerçekleştirilmiş, spor karşılaşmalarında düşük
maliyetli kamera kullanılarak skor ekranının okunması ve metin olarak tekrar
oluştulması sağlanmıştır. Bu proje sayesinde skor ekranının görüntülenmesini
sağlayan yüksek maliyetli kamera yerine web kamera kullanılabilecek ve maliyet
düşürülecektir.
1

13. 1.1. PROJE TANIMI
Sistem, amatör basketbol karşılaşmalarında skor ekranının görüntüsünün izleyiciye
gösterilmek üzere gerçek zamanlı olarak metin haline getirilmesini
gerçeklemektedir. Proje kapsamında eğitim verilerinin oluşturulması ve testlerin
yapılması adına Gebze Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Ahmet Ayhan Spor Salonunda
bulunan skor ekranı kullanılmıştır.
Amatör basketbol karşılaşmalarında, skor ekranı izleyiciye kameralardan alınan
görüntünün ekranın üst köşesine yerleştirilmesi ile gösterilmektedir. Bu işlem
sırasında saha kameraları kullanıldığından maliyeti yüksek olmaktadır. Bu problemi
çözmek adına projede web cam kullanılmış ve maliyet düşürülmüştür.
Şekil 1.1.1 Sistemin Çalışma Şeması
2

14. 1.2. PROJENİN NEDEN VE AMAÇLARI
Amatör basketbol karşılaşmalarında, skor ekranı izleyiciye kameralardan alınan
görüntünün ekrana yerleştirilmesi ile sunulmaktadır. Bu işlem sırasında yüksek
maliyetli saha kameraları kullanıldığından maliyeti oldukça fazla olmaktadır.
Projenin amaçları şu şekildedir;
• Maliyet problemini çözmek adına projede web cam kullanılıp maliyetin
düşürülmesi
• Doğada metin algılama probleminin özelleşmiş bir formunun gerçek
zamanlı olarak gerçeklenmesi amaçlanmıştır.
1.3. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI
Yapılan literatür araştırması sonucunda, gerçek dünya görüntüleri üzerinde metin
bulma ve algılama problemini çözmek amacıyla bir çok çalışma yapıldığı
gözlemlenmiştir. Yapılan araştırmalar sonucunda projede HOG tabanlı SVM ve
kayan pencere yöntemi kullanılmasına karar verilmiştir.
1.4. PROJE GEREKSİNİMLERİ
Proje gereksinimlerini fonksiyonel gereksinimler ve fonksiyonel olmayan
gereksinimler diye iki başlık altında ifade etmek daha doğru olacaktır.
Bu kısımda fonksiyonel gereksinimler sistemin iç yapısına ait detaylara yer
verirken, fonksiyonel olmayan gereksinimler, performans, kullanım kolaylığı gibi
kullanılabilirlik ile alakalı gereksinimlere yer vermektedir.
3

15. 1.4.1. Fonksiyonel Gereksinimler
Fonksiyonel gereksinimler şu şekildedir;
• Kameradan görüntünün alınması
• Skor ekranındaki rakamların yerinin bulunması
• Rakam olduğu tespit edilen alanlardaki rakamların tanınması
• Yeni bir skor ekranı görüntüsünün oluşturulması
Proje içerisinde 3 temel fonksiyon bulunmaktadır. Bu fonksiyonlar şu şekildedir;
• Skor ekranındaki rakamların yerlerinin bulunması
• Rakam olduğu belirlenen alanlarda bulunan rakamların tanınması
• Bulunan yer ve rakam bilgileri ile skor metninin oluşturulması
1.4.2. Fonksiyonel Olmayan Gereksinimler
• Sistemin güvenilirliği konusunda, kullandığımız açık kaynak kodlu bir
kütüphane olan OpenCV referans olarak gösterilmektedir.
• Geliştirilebilir olmalıdır.
• OpenCV
1.4.2. Sistemin Temel Özellikleri
• Sistem gerçek zamanlı olarak çalışmaktadır.
• Sistem 32/64 bit bilgisayarlarda çalışabilmektedir.
1.5. BAŞARI KRİTERLERİ
Proje bitiminin hangi ölçülerde başarılı olduğunun değerlendirilebilmesi için
oldukça önemli olan başarı ölçütümüz bu başlık altında belirtilecektir. Bunlar;
• Maksimum %3 hata ile rakamların tanınması
• Normal çekim şartları altında 100x100 pikselden büyük görüntüler için
çalışma
4

16. • Alınan ilk görüntü için 5 saniye, sonraki görüntüler için 0.1 saniye görüntü
işleme süresi
2. YÖNTEM
Bu kısımda, projede kullanılan yöntemlerin nasıl geliştirildiği ve kullanılan araçların
ne için ve nasıl kullanıldığı ile ilgili detaylı açıklamalar yer almaktadır.
Şekil 2.1 Sistemin Çalışma Şeması
Sistemde kullanılan, görüntülerin alındığı kamera, bir web kamera üzerine
yerleştirilmiş 12x zoom telefoto lens kullanılarak elde edilmiştir.
5

17. Şekil 2.2 Sistemde Kullanılan 12x Zoom Lens
Şekil 2.3 Lens Yerleştirilmiş Web Kamera
6

18. Şekil 2.4 Lens Yerleştirilmiş Web Kamera
2.1. SINIFLANDIRICININ EĞİTİLMESİ
Yönlü gradientlerin histogramı (Histogram of Oriented Gradients) bilgisayarlı
görme ve görüntü işleme alanlarında obje tanımak için sıkça kullanılan bir özellik
vektörü oluşturma yöntemidir. Bu yöntemde, görüntü hücrelere bölünür, bölünen
hücrelerin yoğunluk gradientleri çıkarılır, bunların histogramı oluşturulur.
Oluşturulan histogramlardan özellik vektörü elde edilir. Bu projede, sınıflandırıcının
eğitilmesi için HOG yöntemi kullanılmaktadır.
Support Vector Machine(SVM), denetimli bir öğrenme modelidir. Bu yöntemde
verilen veri seti bir doğru, düzlem vb. kullanılarak pozitif ve negatif değerler olarak
ikiye ayırılır. Gelen test verisinin pozitif ya da negatif olduğuna karar verilir.
Projede 64x32 piksel boyuntundaki görüntülerin HOG vektörleri hesaplanır ve
SVM’e verilerek eğitim yapılır.
Her rakam için ayrı bir SVM eğitilir. Buna ek olarak rakamların bulunması için bir
rakam sınıflandırıcısı eğitilir. Bu sınıflandırıcı skor ekranı görüntüsü üzerinde kayan
pencereler algoritmasını kullanarak gezer ve rakam olan alt görüntülerin
bulunmasını sağlar.
SVM eğitiminde kullanılan örnek görüntüler aşağıdaki gibidir;
7

19. Şekil 2.1.1 0 Rakamı İçin Kullanılan Örnek Pozitif Görüntü
Şekil 2.1.2 5 Rakamı İçin Kullanılan Örnek Pozitif Görüntü
2.2. RAKAMLARIN BULUNMASI
Kameradan alınan görüntü üzerinde kullanıcının skor ekranının 4 köşesini
işaretlenmesi istenir. İşaretlenen noktalar kullanılarak skor ekranının bir görüntüsü
oluşturulur. Bu görüntü üzerinde her rakamın sınıflandırcısı çalıştırılır. Her rakam
sınıflandırıcısından marjine belirli bir eşik değerinin üstünde uzak olan noktaların
SVM skorlarının mutlak değeri belirli bir kat sayı ile çarpılarak bir yoğunluk değeri
elde edilir. Elde edilen bu değer, tüm pikselleri başta sıfır olan skor ekranı
görüntüsüyle aynı boyutta bir görüntü üzerinde denk gelen noktaya, yoğunluk değeri
olarak yazılır. Oluşturulan bu skor görüntüsü üzerinde, en büyük olmayanı bastırma
yöntemleri kullanılarak rakamların konumları tespit edilir.
Şekil 2.2.1 Kesilen Skor Ekranının Görüntüsü
8

20. Şekil 2.2.2 SVM Skorlarından Oluşturulmuş Görüntü
Fakat bu yöntem kullanıldığında, skor görüntüsünü 10, skor görüntüsünü 1 kez
gezmek gerekmektedir. Bunlar da programın çalışma süresini uzatmaktadır. Bu
sebeple bu yöntemin değiştirilip iyileştirilmesine gidilmiştir.
Programın çalışmasını hızlandırmak adına öncelikle skor ekranının görüntüsü
üzerinde 10 kez gezme işlemine bir alternatif aranmıştır. Problemin çözümü için bir
rakam sınıflandırıcısı oluşturulmuştur. Bu sınıflandırıcının pozitif veri setini, tüm
rakamların pozitif görüntüleri, negatif veri setini ise, tüm rakamların ortak negatif
görüntüleri oluşturmaktadır. Bu yöntemde, görüntü üzerinde öncelikle, rakam
sınıflandırıcısı çalıştırılır ve rakamlar bulunur.
İkinci problemimiz olan skor değerlerinin bulunduğu görüntü üzerinde gezme işlemi
için ise, skorlar bir görüntü üzerinde değil bir vektörde tutulması yolu izlenmiştir.
Rakam sınıflandırıcısının verdiği skor değerlerinden, belirlenen eşik değerinin
üzerinde olanların koordinat bilgileri bir vektörde tutulur. Aynı zamanda, bu eşik
değerinin üzerindeki skorlar ayrı bir vektörde tutulur. Skor vektörünün n. indeksinde
bulunan skor değeri, koordinat vektöründeki n. indeksteki noktaya ait olmaktadır.
Bu vektörler üzerinde 15x15 piksel boyutunda bir alanda en büyük olmayanı
bastırma yöntemleri kullanılarak en yüksek skora sahip noktalar belirlenir. Bu
noktalar rakamların başlangıç noktalarını ifade etmektedir. Yapılan değişiklikler
sonucunda programın çalışma süresinde azalma görülmüştür.
9

21. 2.3. RAKAMLARIN TANINMASI
Bu kısımda, rakamların bulunması işlemi tamamlandıktan sonra, bulunan alanlarda
oluşturulan görüntülerin HOG vektörleri çıkarılır. Çıkarılan vektör her bir rakamın
sınıflandırıcısına gönderilir, alınan skorlar karşılaştırılır ve en iyi skora sahip olan
rakamın o alanda bulunduğuna karar verilir.
2.4. SKOR METNİNİN OLUŞTURULMASI
Rakamların bulunması ve rakamın tanınması işlemleri tamamlandıktan sonra bu
aşamaya geçilir. Bu aşamada tanınan rakam, oluşturulan metinde olması gereken
konuma yerleştirilir.
3. PROJE PLANLAMASI
Bu bölümde projenin planlaması ve projedeki işleyiş hakkında bilgi veren
diyagramlar belirtilmiştir.
3.1. SİSTEM MİMARİSİ
Bitirme projesi kapsamında geliştirilen bu sistem, skor ekranının önceden
kaydedilmiş videoları üzerinde ve kameradan görüntü alınarak geliştirilmiştir.
Kamera ve video görüntüleri üzerinde testleri yapılmıştır. Her iki durumda da alınan
görüntü aşağıdaki adımlar takip edilerek işlenir.
1. Kullanıcıdan alınan koordinatlara göre skor ekranının görüntüsü kesilir.
2. Görüntü üzerinde rakamlar bulunur.
1

22. 3. Bulunan alanlardaki rakamlar tanınır.
4. Sentetik skor ekranı görüntüsü oluşturulur.
3.2. UML DİYAGRAMLARI
3.2.1. Kullanım Durum Diyagramı
Şekil 3.2.1.1 Kullanım Durum Diyagramı
1

23. 3.2.2. Etkinlik Diyagramı
Şekil 3.2.1.2 Etkinlik Diyagramı
4. DENEYLER
Bu kısımda projenin başlangıcından şuan gelinen noktaya kadar uygulanan
yöntemlerin sonuçları birbirleriyle karşılaştırılarak gösterilecektir. Deneyler i7-
2670QM CPU ve 4 GB Ram donanımına sahip dizüstü bilgisayarda
gerçekleştirilmiştir.
1

24. 4.1. RAKAMLARIN BULUNMASI
Bu aşamada, ilk olarak her rakam için ayrı ayrı eğitilmiş olan svm skorları
kullanılarak rakamlar bulunmaya çalışıldı. Bu yöntemde görüntü 10 kez gezilerek
her rakam için belirli bir eşik değerinin üzerindeki değerler skor görüntüsüne
kaydedilmiştir. Bu aşamada elde edilen skor görüntüsünün bir örneği aşağıdaki
gibidir.
Şekil 4.1.1 SVM Skorlarından Oluşturulmuş Örnek Görüntü
Bu yöntemin uzun zaman almasından dolayı öncelikle, bir rakam sınıflandırıcısı
eğitildi. Bu sınıflandırıcı sayesinde, bir görüntüde rakam olup olmadığı bilgisine,
görüntü üzerinde bir kez gezilerek ulaşıldı.
İkinci olarak, skor değerlerinin bir matriste tutulması, en büyük olmayanı baskılama
yöntemi uygulanırken zaman maliyetini artırdığı için bu yöntemden vazgeçildi.
Bunun yerine rakam bulunan noktalar ve skor değerleri birer vektörde tutularak en
büyük olmayanı baskılama algoritması uygulandı. Bu işlemin testleri 200 adet
görüntü ile yapılmış %99 başarı elde edilmiştir.
1

25. Şekil 4.1.2 Algoritmanın Son Hali İle SVM Skorlarından Oluşturulmuş Örnek Görüntü
4.2. RAKAMLARIN TANINMASI
Bu kısımda, bir önceki aşamada belirlenen noktalardan başlayan 64x32 piksel
boyutundaki küçük resimler, skor ekranı görüntüsünen kesilmiştir. Kesilen
görüntülerde, SVM kullanılarak rakamların tanınması işlemi gerçekleştirilmiştir.
İşlemin testi 2000 adet görüntü üzerinde yapılmış, %2 hata ile çalıştığı tespit
edilmiştir. Tanınan rakamlar konum bilgisi de dikkate alınarak oluşturulan
görüntüye yerleştirilerek çalışma tamamlanmıştır. Bu işlem ilk alınan görüntü için 5
saniye, diğer her görüntü için 0.1 saniye sürmektedir.
4.2.1. Başarılı Sonuç Örnekleri
Şekil 4.2.1.1 Kameradan Alınan Kesilmiş Skor Ekranı Görüntüsü
1

26. Şekil 4.2.1.2 Çalışma Sonucunda Oluşturulan Görüntü
4.2.2. Başarısız Sonuç Örnekleri
Şekil 4.2.2.1 ‘ de yer alan görüntüde 3 rakamı sistem tarafından 8 rakamı olarak
algılanmış ve yanlış sonuç üretilmiştir.
Şekil 4.2.2.1 Kameradan Alınan Kesilmiş Skor Ekranı Görüntüsü
1

27. Şekil 4.2.2.2 Çalışma Sonucunda Oluşturulan Görüntü
5. SONUÇ
Proje kapsamında kullanılan görüntüler, Gebze Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Ahmet
Ayhan Spor Salonundaki skor ekranının görüntüleri alınarak sağlanmıştır. İlk olarak
HOG tabanlı SVM kullanılarak eğitim yapılması hedeflenmiştir. Bu eğitimler
sırasında her rakam için ortalama 300 adet pozitif görüntü, 2100 adet negatif
görüntü kullanılmıştır. Eğitim tamamlandıktan sonra skor ekranı görüntüsünde
rakamları bulma işlemine geçilmiştir. Bu aşamada 3’er piksel aralıklarla kayan
pencereler yöntemi kullanılmış, belirli bir eşik değeri üstünde skora sahip noktalar
belirlenmiştir. Belirlenen bu noktalar en büyük olmayanı bastırma yöntemi
kullanılarak rakam bulunan noktalar kaydedilmişitir. Bir sonraki aşamada, bu
noktalardan başlayan 64x32 piksel boyutundaki küçük resimler, skor ekranı
görüntüsünen kesilmiştir. Kesilen görüntülerde, SVM kullanılarak rakamların
tanınması işlemi gerçekleştirilmiştir. Tanınan rakamlar konum bilgisi de dikkate
alınarak oluşturulan görüntüye yerleştirilerek çalışma tamamlanmıştır. Çalışmanın
testleri Gebze Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Ahmet Ayhan Spor Salonunda
gerçekleştirilmiştir.
1

28. KAYNAKLAR
[1] Wang, Kai, Boris Babenko, and Serge Belongie. "End-to-end scene text
Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
[2] Chen, Xiangrong, and Alan L. Yuille. "Detecting and reading text in natural
scenes." Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004. Proceedings
of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. Vol. 2. IEEE, 2004.
[3] Li, Huiping, David Doermann, and Omid Kia. "Automatic text detection and
tracking in digital video." Image Processing, IEEE Transactions on 9.1 (2000): 147-
156.
[4] Ezaki, Nobuo, Marius Bulacu, and Lambert Schomaker. "Text detection from
natural scene images: towards a system for visually impaired persons." Pattern
Recognition, 2004. ICPR 2004. Proceedings of the 17th International Conference
on. Vol. 2. IEEE, 2004.
[5] Mishra, Anand, Karteek Alahari, and C. V. Jawahar. "Top-down and bottom-up
cues for scene text recognition." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),
2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012.
[6] Han, Feng, et al. "A two-stage approach to people and vehicle detection with
hog-based svm." Performance Metrics for Intelligent Systems 2006 Workshop.
2006.
[7] Lienhart, Rainer W., and Frank Stuber. "Automatic text recognition in digital
videos." Electronic Imaging: Science & Technology. International Society for
Optics and Photonics, 1996.
[8] Chen, Datong, Jean-Marc Odobez, and Herve Bourlard. "Text detection and
recognition in images and video frames." Pattern recognition 37.3 (2004): 595-608.
[9] Neumann, Lukáš, and Jiří Matas. "Real-time scene text localization and
recognition." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE
Conference on. IEEE, 2012.
[10] Neumann, Lukas, and Jiri Matas. "A method for text localization and
recognition in real-world images." Computer Vision–ACCV 2010. Springer Berlin
Heidelberg, 2011. 770-783.
[11] Neumann, Lukáš, and Jiří Matas. "Real-time scene text localization and
recognition." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE
Conference on. IEEE, 2012.
[12] A. Shahab, F. Shafait, and A. Dengel. ICDAR 2011 robust reading competition
challenge 2: Reading text in scene images. In ICDAR 2011, pages 1491–1496,
2011.
[13] Tomasi, Carlo. "Histograms of Oriented Gradients."
[14] Newell, Andrew J., and Lewis D. Griffin. "Multiscale histogram of oriented
gradient descriptors for robust character recognition." Document Analysis and
Recognition (ICDAR), 2011 International Conference on. IEEE, 2011.
1

29. [15] Kim, Kwang In, Keechul Jung, and Jin Hyung Kim. "Texture-based approach
for text detection in images using support vector machines and continuously
adaptive mean shift algorithm." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE
Transactions on 25.12 (2003): 1631-1639.
[16] Wang, Lipo. Support Vector Machines: theory and applications. Vol. 177.
Springer Science & Business Media, 2005.
1

30. EKLER
A. Lisans Bitirme Projesi Konusu Bildirme Formu
1

31. T.C.
GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
LİSANS BİTİRME PROJESİ KONUSU BİLDİRME FORMU
ÖĞRENCİ ADI SOYADI : Büşra ERKAN
ÖĞRENCİ NO : 111044063 İMZA:
PROJE KONU BAŞLIĞI: Spor karşılaşmalarında skor ekranının okunması
PROJENİN AMACI :
Spor karşılaşmalarında skor ekranını okumak için yüksek maliyetli kamera yerine
web cam kullanılarak ekrana verilecek görüntünün elde edilmesi. Bu doğrultuda skor
ekranındaki rakamları bulup tanımaya çalışacağım.
FAYDALANILACAK KAYNAKLAR :
1) OpenCV Tutorial, http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html
2) Wang, Kai, and Serge Belongie. Word spotting in the wild. Springer Berlin
Heidelberg, 2010.
3) Wang, Kai, Boris Babenko, and Serge Belongie. "End-to-end scene text
recognition." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on.
IEEE, 2011.
PROJE DANIŞMANI: Doç. Dr. Yusuf Sinan AKGÜL İMZA:
BÖLÜM BAŞKANI: Prof. Dr. İbrahim SOĞUKPINAR İMZA:
• Bu form bilgisayar ortamında 2 nüsha olarak düzenlenecek, bir nüsha bölüm
başkanlığına ve bir nüsha proje danışmanına verilecektir.
2
Ek A. Lisans Bitirme Projesi Konusu Bildirme Formu

32. 2