Neural networks and support vector machines classifiers for writer identification using Arabic script
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 5، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2008)، ص ص. 92-101، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2008-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
In this paper, we present an approach for writer identification carried out using off-line Arabic handwriting.
Our proposed method is based on the combination of global and structural features.
We used genetic algorithm for feature subset selection in order to eliminate the redundant and irrelevant ones.
A comparative evaluation between two classifiers is done using Support Vector Machines and Multilayer Perceptron (MLP).
The best results have been achieved using optimal feature subset and MLP with an average rate of 94%.
Experiments have been carried out on a database of 120 text samples.
The choice of the text samples was made to ensure the involvement of the various internal shapes and letter locations within asubword.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gazzah, Sami& Bin Imarah, Najwa. 2008. Neural networks and support vector machines classifiers for writer identification using Arabic script. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 5, no. 1, pp.92-101.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10575
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gazzah, Sami& Bin Imarah, Najwa. Neural networks and support vector machines classifiers for writer identification using Arabic script. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 5, no. 1 (Jan. 2008), pp.92-101.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10575
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gazzah, Sami& Bin Imarah, Najwa. Neural networks and support vector machines classifiers for writer identification using Arabic script. The International Arab Journal of Information Technology. 2008. Vol. 5, no. 1, pp.92-101.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10575
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 99-100
رقم السجل
BIM-10575
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر