Persian handwritten digit recognition using combination of convolutional neural network and support vector machine methods
المؤلفون المشاركون
Parseh, Muhammad
Rahmanimanesh, Muhammad
Keshavarzi, Parviz
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 572-578، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الهندسة الكهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Persian handwritten digit recognition is one of the important topics of image processing which significantly considered by researchers due to its many applications.
The most important challenges in Persian handwritten digit recognition is the existence of various patterns in Persian digit writing that makes the feature extraction step to be more complicated.Since the handcraft feature extraction methods are complicated processes and their performance level are not stable, most of the recent studies have concentrated on proposing a suitable method for automatic feature extraction.
In this paper, an automatic method based on machine learning is proposed for high-level feature extraction from Persian digit images by using Convolutional Neural Network (CNN).
After that, a non-linear multi-class Support Vector Machine (SVM) classifier is used for data classification instead of fully connected layer in final layer of CNN.
The proposed method has been applied to HODA dataset and obtained 99.56% of recognition rate.
Experimental results are comparable with previous state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Parseh, Muhammad& Rahmanimanesh, Muhammad& Keshavarzi, Parviz. 2020. Persian handwritten digit recognition using combination of convolutional neural network and support vector machine methods. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 4, pp.572-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430903
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Parseh, Muhammad…[et al.]. Persian handwritten digit recognition using combination of convolutional neural network and support vector machine methods. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 4 (Jul. 2020), pp.572-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430903
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Parseh, Muhammad& Rahmanimanesh, Muhammad& Keshavarzi, Parviz. Persian handwritten digit recognition using combination of convolutional neural network and support vector machine methods. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 4, pp.572-578.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430903
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 577-578
رقم السجل
BIM-1430903
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