Genetic-neural approach versus classical approach for arabic character recognition using freeman chain features
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 2، العدد 4 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2005)، ص ص. 291-300، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2005-10-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
This article presents a hybrid technique for the recognition of typed Arabic characters.
Due to its curved and continuous nature, Arabic text has to go through words segmentation, character segmentation, feature extraction, and finally character recognition.
In this work, Freeman Chain (FC) technique [20, 21] is used to generate a chain for every segmented character.
This chain represents the extracted features.
Moreover, two approaches are presented for the classification process.
In the first approach, we use a classical sequential weighing algorithm that finds the closest available “Standard Character Template” to the extracted chain.
In the second approach, we use Learning Vector Quantization (LVQ) (specifically LVQ3) technique for classifying the same chain.
To improve the performance of that LVQ, the Genetic Algorithm (GA) [11, 23] is invoked for some additional training.
We call our neural network with the GA “GALVQ3”.
For further robustness testing of both approaches, we add some artificial noise to the extracted chains and repeat simulations.
In general, LVQ techniques provide higher classification rate even for cases where noise and partial observations exist.
As a result, the GALVQ3 classifier is compact, online, robust, and feasible from hardware point of view.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu Zitar, Raid. 2005. Genetic-neural approach versus classical approach for arabic character recognition using freeman chain features. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 2, no. 4, pp.291-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12288
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu Zitar, Raid. Genetic-neural approach versus classical approach for arabic character recognition using freeman chain features. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 2, no. 4 (Oct. 2005), pp.291-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12288
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu Zitar, Raid. Genetic-neural approach versus classical approach for arabic character recognition using freeman chain features. The International Arab Journal of Information Technology. 2005. Vol. 2, no. 4, pp.291-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12288
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 299-300
رقم السجل
BIM-12288
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