Arabic handwritten character recognition based on deep convolutional neural networks
المؤلف
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 3، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 186-200، 15ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The automatic analysis and recognition of offline Arabic handwritten characters from images is an important problem in many applications.
even with the great progress of recent research in optical character recognition, a few problems still wait to be solved, especially for Arabic characters.
the emergence of deep neural networks promises a strong solution to some of these problems.
we present a deep neural network for the handwritten Arabic character recognition problem that uses convolutional neural network (CNN) models with regularization parameters such as batch normalization to prevent overfitting.
we applied the Deep CNN for the AIA9k and the AHCD databases and the classification accuracies for the two datasets were 94.8% and 97.6%, respectively.
a study of the network performance on the EMNIST and a form-based AHCD dataset were performed to aid in the analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yunus, Khalid S.. 2017. Arabic handwritten character recognition based on deep convolutional neural networks. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 3, no. 3, pp.186-200.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415323
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yunus, Khalid S.. Arabic handwritten character recognition based on deep convolutional neural networks. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 3, no. 3 (Dec. 2017), pp.186-200.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415323
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yunus, Khalid S.. Arabic handwritten character recognition based on deep convolutional neural networks. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2017. Vol. 3, no. 3, pp.186-200.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415323
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 198-200
رقم السجل
BIM-1415323
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