Recognize Arabic handwritten using CNN model

المؤلفون المشاركون

al-Khalid, Farah F.
Ulaywi, Bushra Kazim
M., Abd al-Muhsin

المصدر

Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences

العدد

المجلد 27، العدد 6 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 359-367، 9ص.

الناشر

جامعة بابل

تاريخ النشر

2019-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

9

التخصصات الرئيسية

العلوم التربوية

الملخص EN

One of the most challenges that face machine learning is handwritten recognition, especially Arabic scripts, because many styles found for Arabic font.

in this paper, an investigation model is proposed to make recognition for Arabic handwritten scripts utilizing convolutional neural network (CNN), with multi layers of normalization and regularization to reduce training time and increase overall accuracy, with validation accuracy 98% for kaggle dataset for Arabic handwritten characters and digits using python.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

M., Abd al-Muhsin& Ulaywi, Bushra Kazim& al-Khalid, Farah F.. 2019. Recognize Arabic handwritten using CNN model. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 27, no. 6, pp.359-367.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1316602

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

M., Abd al-Muhsin…[et al.]. Recognize Arabic handwritten using CNN model. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 27, no. 6 (2019), pp.359-367.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1316602

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

M., Abd al-Muhsin& Ulaywi, Bushra Kazim& al-Khalid, Farah F.. Recognize Arabic handwritten using CNN model. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2019. Vol. 27, no. 6, pp.359-367.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1316602

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 366-367

رقم السجل

BIM-1316602