Hand written recognition using neural network algorithm

المؤلف

Huri, Ammar O.

المصدر

Journal of Engineering

العدد

المجلد 16، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 5855-5862، 8ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية الهندسة

تاريخ النشر

2010-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

8

التخصصات الرئيسية

العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)

الموضوعات

الملخص AR

مشكلة تمييز خط اليد المكتوب تتم على خطوتين رئيسيتين، أولا من خلال فصل كل شكل على حدة و ثانيا بتمييز الشكل المفصول للحرف الأبجدي المشابه له.

الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي وجدت كلوغارتمية ذكاء اصطناعي جيدة في مواجهة مشكلة تمييز الأشكال.

في هذا العمل، الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي استخدمت بثلاث طبقات لإيجاد و فصل 26 حرف انكليزي من (A إلى Z).

بالإضافة لذلك، هنالك خطوات مسبقة يجب أن تتخذ، و ذلك لإيجاد حدود كل حرف مكتوب بخط اليد.

إيجاد نص كامل ممكن أن يتم بعزل كل شكل من خلال إيجاد حدوده، ثم تعديل حجم الشكل المعزول ليكون ملائما للخلية العصبية المعلمة مسبقا، ثم بإيجاد الحرف المكتوب بخط اليد، و أخيرا حفظ الحرف المحزور في ملف كتابة.

هذا العمل أنجز باستخدام برنامج Matlab الإصدار 7.6 لعام 2008.

النتائج المكتسبة أظهرت تمثيل جيد للأحرف الملوثة بالشوائب و الأحرف الغير معلمة مسبقا.

الملخص EN

Hand written recognition problem can be done in two major steps, first by separating each character alone and second by detecting the separated shape to its corresponding like alphabetic letter.

A back propagation neural network found to be a good artificial intelligence algorithm in facing character recognition problem.

In this work, back propagation neural network is used with 3-layers to detect and separate 26 English letters from (A to Z).

In addition, previous steps should be taken to detect the boundaries of each single written letter.

Detecting a complete text can be done by separating each character through finding its boundaries, resizing the separated character to be suitable for pre-trained neural network, detecting the hand-written letter and finally saving the guessed letter to a text file.

This work is developed using Mat lab 2008 version 7.6.

The obtained results show good representations of letter contaminated by noise and non-trained letters.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Huri, Ammar O.. 2010. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering،Vol. 16, no. 4, pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Huri, Ammar O.. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering Vol. 16, no. 4 (Dec. 2010), pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Huri, Ammar O.. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering. 2010. Vol. 16, no. 4, pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 5862

رقم السجل

BIM-287822