A deep learning-based prediction of Arabic manuscripts handwriting style
المؤلفون المشاركون
al-Rifai, Lamya Abd Allah
Khayyat, Manal
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2020)، ص ص. 702-712، 11ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the increasing amounts of existing unorganized images on the internet today and the necessity to use them efficiently in various types of applications.
There is a critical need to discover rigid models that can classify and predict images successfully and instantaneously.
Therefore, this study aims to collect Arabic manuscripts images in a dataset and predict their handwriting styles using the most powerful and trending technologies.
There are many types of Arabic handwriting styles, including Al-Reqaa, Al-Nask, Al-Thulth, Al-Kufi, Al-Hur, Al-Diwani, Al-Farsi, Al-Ejaza, Al-Maghrabi, Al Taqraa, etc.
However, the study classified the collected dataset images according to the handwriting styles and focused on only six types of handwriting styles that existed in the collected Arabic manuscripts.
To reach our goal, we applied the Mobile Net pre-trained deep learning model on our classified dataset images to automatically capture and extract the features from them.
Afterward, we evaluated the performance of the developed model by computing its recorded evaluation metrics.
We reached that Mobile Net convolutional neural network is a promising technology since it reached 0.9583 as the highest recorded accuracy and 0.9633 as the average F-score.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khayyat, Manal& al-Rifai, Lamya Abd Allah. 2020. A deep learning-based prediction of Arabic manuscripts handwriting style. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 5, pp.702-712.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439729
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khayyat, Manal& al-Rifai, Lamya Abd Allah. A deep learning-based prediction of Arabic manuscripts handwriting style. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 5 (Sep. 2020), pp.702-712.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439729
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khayyat, Manal& al-Rifai, Lamya Abd Allah. A deep learning-based prediction of Arabic manuscripts handwriting style. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 5, pp.702-712.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439729
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 711-712
رقم السجل
BIM-1439729
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