Recognizing Cursive Typewritten Text Using Segmentation-Free System
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Feature extraction plays an important role in text recognition as it aims to capture essential characteristics of the text image.
Feature extraction algorithms widely range between robust and hard to extract features and noise sensitive and easy to extract features.
Among those feature types are statistical features which are derived from the statistical distribution of the image pixels.
This paper presents a novel method for feature extraction where simple statistical features are extracted from a one-pixel wide window that slides across the text line.
The feature set is clustered in the feature space using vector quantization.
The feature vector sequence is then injected to a classification engine for training and recognition purposes.
The recognition system is applied to a data corpus which includes cursive Arabic text of more than 600 A4-size sheets typewritten in multiple computer-generated fonts.
The system performance is compared to a previously published system from the literature with a similar engine but a different feature set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khorsheed, Mohammad S.. 2015. Recognizing Cursive Typewritten Text Using Segmentation-Free System. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079165
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khorsheed, Mohammad S.. Recognizing Cursive Typewritten Text Using Segmentation-Free System. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079165
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khorsheed, Mohammad S.. Recognizing Cursive Typewritten Text Using Segmentation-Free System. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079165
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1079165
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