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
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
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
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