Combining neural networks for Arabic handwriting recognition
المؤلفون المشاركون
Leila, Chergui
Maamar, Kef
Salim, Chikhi
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 9، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2012)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-11-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
اللغات والآداب المقارنة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Combining classifiers is an approach that has been shown to be useful on numerous occasions when striving for further improvement over the performance of individual classifiers.
In this paper we present a Multiple Classifier System (MCS) for off-line Arabic handwriting recognition.
The MCS combines three neuronal recognition systems based on Fuzzy ART network used for the first time in Arabic OCR, multi-layer perceptron and radial basic functions.
We use various feature sets based on Tche biche, Hu and Zernike moments.
For deriving the final decision, different combining schemes are applied.
The best combination ensemble has a recognition rate of 90, 10 %, which is significantly higher than the 84, 31% achieved by the best individual classifier.
To demonstrate the high performance of the classification system, the results are compared with three research using IFN / ENIT database
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Leila, Chergui& Maamar, Kef& Salim, Chikhi. 2012. Combining neural networks for Arabic handwriting recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 9, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-305092
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Leila, Chergui…[et al.]. Combining neural networks for Arabic handwriting recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 9, no. 6 (Nov. 2012).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-305092
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Leila, Chergui& Maamar, Kef& Salim, Chikhi. Combining neural networks for Arabic handwriting recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2012. Vol. 9, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-305092
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-305092
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