İnceleme
Kategoriler
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Son İncelenenler
iPhone 16 Pro inceleme
Nillkin Desktop Stand, Nillkin MagRoad Lite, Nillkin Bolster Portable Stand inceleme
Mcdodo MC-1360 10.000 mAh LED Göstergeli Powerbank inceleme
Omix X6 inceleme
Anker Soundcore P40i inceleme
Razer Siren V3 Mini inceleme
Dyson OnTrac inceleme
Haber
Kategoriler
Kripto Dünyası
Cep Telefonu
Windows
Sosyal Medya
Oyun ve Eğlence
Bilim
Dijital Fotoğraf
Notebook
Ekran Kartları
Güvenlik
Mobil Uygulamalar
Twitter
Instagram
Facebook
CES 2024
Scooter
Araçlar
Netflix
Gitex 2022
En Son Haberler
Windows kullanan AI PC'ler, ilk kez Apple'ın Mac'lerini geçti
Huawei, evdeki internet sorununu çözmeye geldi
BYD 6 modelle Türkiye pazarında: Fiyatlar belli oldu
Bilim insanları, kendini gençleştirebilen bir canlı keşfetti
Mac mini M4'ü parçalarına ayırdılar, içinden güzel sürprizler çıktı
Yapay zeka, şimdi de zehirli mantar pişirme tavsiyesi verdi
HUAWEI Hizmet Sezonunu başlattı!
Forum
CHIP Online
Chip Dergisi
PDF Arşivi
2009
Aralık
CHIP Dergisi Arşivi: Aralık 2009 - Sayfa 51
49
50
51
52
53
Kategoriler
İnceleme
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Haberler
Cep Telefonu
Oyun ve Eğlence
Bilim
Notebook
Ekran Kartları
Mobil Uygulamalar
Yapay zeka
Sony Xperia Z3
Xiaomi
Xbox One
Windows 11
Windows 10
TikTok
Sinema
Samsung Galaxy S8
Samsung Galaxy S6
Samsung Galaxy S5
Samsung
Playstation 5
Oyun konsolu
Otomobil
Ofis ve Finans
Note 4
MWC 2018
MWC 2017
MWC 2015
Microsoft
LG G6
LG G5
LG G4
LG G3
İşletim Sistemleri
İş dünyası
iPhone SE
iPhone 7
iPhone 6S
iPhone 6
iOS
Instagram
IFA 2017
HTC One M9
HTC 10
Google
Diziler
Discovery 2
CES 2018
CES 2017
CES 2015
Blockchain ve Bitcoin
Bilgisayarlar
Xbox Game Pass
Xbox Series S/X
Uzay
Android
Forum
© 2024 Doğan Burda Dergi Yayıncılık ve Pazarlama A.Ş.
8612/2009 www.chip.cOM.TR TEST+TEKNOLOJİ?KAĞITTAN?PC'YE?TEST+TEKNOLOJİ?KAĞITTAN?PC'YE? Bilgisayar kağıdın tahtına oturuyor Bürokrasi tümüyle kağıt üzerinde işliyor. Bu yüzden dijital dünya için bu alan büyük önem taşıyor. CHIP, GutenberG'İn matbaasının yerini alacak teknolojileri bu yazıda inceledi. Barış EmrE aLKım / JG Kitap kurdu Kirtas'ın aPT BookScan 2400ra modeli gibi kitap tarayıcılar saatte 1.000 sayfa tarayabiliyor. Ancak o günlerde sadece desen eşleme yönteminin kullanılıyor olması hiç pratik değildi. Yazılım, karşısına çıkan bir karakteri önceden kaydedilmiş bir karakter kümesiyle karşılaştırıyordu ve bundaki sorun da hiçbir karakterin bir diğerine benzememesi gerekliliğiydi. Şayet karakterler yana yatık yazılırsa desen eşleme hiçbir işe yaramıyordu. Bu yüzden, hiçbir harfin bir diğerine benzemediği OCR-A ve OCR-B gibi özel yazıtipleri geliştirildi. Bu, karakter tanıma oranını bir anda yükseltti. Ancak uygulamada insanın karşısına genelde "normal" yazıtipleri çıkar. İlk "omnifont" yani yazı tipinden bağımsız OCR sisteminin geliştirilmesi bu yüzden 1976'ya, Ray Kurzweil'in keşfine kadar bekleyecekti. Yine de günümüzde bile bir tarayıcı tek başına metinleri "doğru olarak" okumaya yetmiyor. Eğer özel yazılım kullanılmazsa, tarayıcı altı üstü bir bit eşlem dosyası oluşturabiliyor. Hesaplamalar ya da fotoğraflar ?İ ki Almanya'nın birleşmesinden sonra, 1989'da istihbarat servisinin tüm çalışanları "sistematik yok etme" adı verilen, önemli belgelerin ortadan kaldırılması işiyle meşguldüler. Sonuç mu? Gizli operasyonlar, kağıt üzerinde kaydı olmayan 'personel' gibi konularda tutulmuş belgelerin parçalarıyla dolu tam 16.000 çuval. Uzmanlara göre, bu bilgileri tekrar elle oluşturmak yüzlerce yıl alabilir. Ama Fraunhofer Enstitüsü'nün Üretim Sistemleri ve Tasarım Teknolojisi (IPK) kısmı bu işi beş yılda halletmeyi planlıyor. Bunun için, metin tanıma yazılımlarında da kullanılan teşhis yöntemleri kullanılacak. Google'ın büyük mücadelesi Uzmanlar, ellili yılların ortalarından bu yana bilgisayarlara harf ve rakamları okutmak için ter döküyorlar. Bu yüzden, metin tanıma günümüzde sıradan bir şey. Örneğin Google'ı düşünün. Arama motoru devi, şu anda erişebildiği tüm kütüphanelerin arşivlerini tarıyor ve internette, kitap arama sonuçlarında görünebilmesi için hepsini dijital ortama taşıyor. Cep telefonu alanında da benzer eğilimler var. Örneğin Linguatec'in "Shoot & Translate" adlı yazılımı, cep telefonunuzun kamerasıyla resmini çektiğiniz yazıları, örneğin bilmediğiniz dildeki bir menüyü birkaç saniye içinde bir başka dile çevirebiliyor. Elbette yazılımın metni çevirebilmesi için öncelikle düzgün şekilde tanıyabilmesi lazım. Bunun için kullanılan teknoloji Optik Karakter Tanıma (Optical Character Recognition ya da daha yaygın şekliyle OCR) olarak biliniyor ve optik tarama yöntemiyle, basılı karakterleri tanıyor. OCR zamandan tasarruf sağlıyor ve halihazırda basılı bir metni sil baştan yazma zorunluluğunu ortadan kaldırıyor. Boston'daki MIT'te (Massachusetts Teknoloji Enstitüsü) daha sonra internetin öncülerinden biri olan Lawrence Roberts, daha altmışlarda karakterlerin otomatik tanınması için ilk prosedürleri geliştirmişti. bu şekilde sayısallaştırılabiliyor. Ancak böyle bir dosyada örneğin bir sözcük aramak mümkün değil. Yani arama gibi işlevler için bit eşlem (Bitmap) dosyaları, yüksek renk derinliği ya da tarama çözünürlüğü bir fark yaratmıyor. Metinleri oluşturabilmek için OCR programlarının kullanılması gerekiyor. Ev ve ofis kullanımının yanı sıra profesyonel pazar için de çok sayıda karakter tanıma yazılımı var (mesela Abbyy FineReader OCR XIX) ya da formları tanımak için OCR Systems'in FormPro'su gibi araçlar kullanılıyor. Metin tanıma nasıl işliyor? Otomatik metin tanımanın birkaç adımı var: İlk adım: Yön Belİrleme Tarama konusunda eskiden beri söylenegelen bir laf vardır: Kaynak ne kadar iyiyse tarama sonucu da o kadar iyidir. Yeni testler, kirlenmiş ya da mürekkep bulaşmış kağıtların bu işleme ket vurabildiğini gösteriyor. Diğer yandan, kaynak materyal iyiyse metin tanıma oranı %100'e bile ulaşabiliyor. Peki, metin düz mü yerleştirilmiş, yoksa ters mi? Bu adım çok önemli, çünkü metnin tanınıp tanınmayacağını bu aşama belirliyor. OCR yazılımı dosyanın herhangi bir yerine atlayıp metnin o kısmını tanımaya çalışıyor. Eğer bunu başaramazsa her seferinde bit eşlem dosyasını 90 derecelik açıyla döndürüyor ve tekrar deniyor. Metindeki sadece yatay değil dikey unsurlar da sorun çıkarabiliyor. Böylece gelişigüzel örnekleme yapan OCR, metnin yönünü belirliyor. İkİncİ adım: SaYfa aYarı ve hİzalama Klasik OCR programları daima bir seferde tek bir sayfayla uğraşır. Eğer iki sayfa bir anda taranıyorsa, OCR programı taranan dosyayı sayfalara ayırır. Bir düzeltme algoritması, örneğin kalitesiz faks gönderiminden kaynaklanan hataları giderebilir. Ama burada da sorunlar var. Örneğin, temizleme işlemi sırasında bir "ö" harfi kolayca "o"ya dönüşebiliyor. Bir diğer sorun da yeni ta-
