![](/images/graphics-bg.png)
Arabic text recognition
المؤلفون المشاركون
Haraty, Ramzi A.
Ghaddar, Catherine
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 1، العدد 2 (31 يوليو/تموز 2004)، ص ص. 156-163، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2004-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The issue of handwritten character recognition is still a big challenge to the scientific community.
Several approaches to address this challenge have been attempted in the last years, mostly focusing on the English pre-printed or handwritten characters space.
Thus, the need to attempt a research related to Arabic handwritten text recognition.
Algorithms based on neural networks have proved to give better results than conventional methods when applied to problems where the decision rules of the classification problem are not clearly defined.
Two neural networks were built to classify already segmented characters of handwritten Arabic text.
The two neural networks correctly recognized 73 % of the characters.
However, one hurdle was encountered in the above scenario, which can be summarized as follows : there are a lot of handwritten characters that can be segmented and classified into two or more different classes depending on whether they are looked at separately, or in a word, or even in a sentence.
In other words, character classification, especially handwritten Arabic characters, depends largely on contextual information, not only on topographic features extracted from these characters.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Haraty, Ramzi A.& Ghaddar, Catherine. 2004. Arabic text recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 1, no. 2, pp.156-163.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12479
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Haraty, Ramzi A.& Ghaddar, Catherine. Arabic text recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 1, no. 2 (Jul. 2004), pp.156-163.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12479
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Haraty, Ramzi A.& Ghaddar, Catherine. Arabic text recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2004. Vol. 1, no. 2, pp.156-163.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12479
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 162-163
رقم السجل
BIM-12479
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)