Grafik Tablet Kullanılarak Makine Öğrenmesi Yardımı ile El Yazısından Cinsiyet Tespiti - Arı, Berna; Arı, Ali; Ucuz, İlknur; Özdemir, Filiz Çiledağ; Sengur, Abdulkadir (My University, 2020)
Günlük hayatın bir rutini olan el yazısı; ruh hali, kişilik özellikleri ve var olan bazı hastalıklar hakkında ipuçlarıvermektedir. Bunun yanında adli tıp, tıp ve arkeoloji gibi birçok disiplin el yazısını kendi alanlarına yönelik çalışmalarda sıkçakullanmaktadırlar. Örneğin adli tıp; bazı vakaların aydınlatılmasında el yazısından yaş aralığı ve hangi elin kullanıldığı gibibilgilere ulaşabilmektedir. Bu çalışmada, el yazısından cinsiyet tespiti yapan bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistem elyazısından, el yazısını karakterize edecek bir dizi öznitelik çıkarıp bu öznitelikleri makine öğrenmesi teknikleri kullanarakcinsiyete göre sınıflandırmıştır. El yazılarının kaydedildiği tabletle hem kalemin tablete temas halindeki durumunda hem deharfler ve kelimeler arası geçişte kalemin havada izlediği eğri hareketlerinden öznitelik çıkarılmıştır. Bu öznitelikler sırası ilekalem hızı, ivmesi, yazarken oluşan sarsıntı hareketleri, eğim açısı, yazıdaki kavislenmeler, kalemin havada kalma oranı,kalemin yaptığı basınç değeri ve kalemin yükseklik açısıdır. Sınıflandırıcı olarak da Karar Ağaçları (KA), Naive Bayes (NB),Destek Vektör Makineler (DVM) ve k-en Yakın Komşu (k-EYK) yaklaşımları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda kullanılanveri setinde toplam 410 örnek mevcut olup, deneysel çalışmaların başarımları doğruluk kriteri ile değerlendirilmiştir. Eldeedilen sonuçlara göre en iyi başarımın DVM ile elde edildiği ve doğruluk değerinin de %85,1 olduğu görülmüştür.
Keywords: Adli Tıp; Bilgisayar Bilimleri; Yazılım Mühendisliği; İstatistik ve Olasılık