Arabic document image classification using neural networks
العناوين الأخرى
تصنيف الوثائق العربية باستخدام الشبكات العصبية
المؤلفون المشاركون
al-Khurabi, Abd Allah Ali
Mansur, Muhammad Abd Allah
المصدر
العدد
المجلد 29، العدد 1 (31 مارس/آذار 2004)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2004-03-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
نظام تصنيف الوثائق العربية بالشبكات العصبية NNADICS هو مصنف وثائق عربية متكيف .بتدريب NADICS على عدد من صور الوثائق ذات الأنواع المختلفة فإنه يتصرف كمصنف للوثائق تبعا" لأنواعها و ذلك لمقدرته على التمييز بين هذه الأنواع المختلفة.
في هذا البحث ثم تصميمNNADICS، بناءه، تجربته، و تقيمه.
بعد تدريبه، يستخدم NNADICS في مرحلة التطبيق لتصنيف الوثائق المدخلة إليه.
قبل تصنيف الوثائق يجب مسحها، معالجتها معالجة أولية، تحويلها إلى وثيقة ثنائية، و من ثم إدخالها إلى NNADICS لتصنيف كل من محتوياتها إلى أحد الأصناف الأساسية "نص"، "رسم خطي" ، أو "صورة".
لقد حقق NNADICS معدل تصنيف متوسط قدره ٨٦% .
الملخص EN
The Neural Network Arabic Document Image Classification System (NNADICS) is an adaptive Arabic document classifier.
By training NNADICS on a number of different document image types, NNADICS behaves as a multiple classifier, since it is capable for distinguishing between multiple document image types.
NNADICS is designed, built, tested and evaluated.
After training NNADICS a document image is applied to the system for classification.
Before that the document image is scanned, pre-processed and binarized, and then applied to NNADICS to classify its contents to text, geometric, or photographic image type.
NNADICS achieved an average of a 86% recognition rate as it is clearly demonstrated
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. 2004. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal،Vol. 29, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal Vol. 29, no. 1 (2004), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal. 2004. Vol. 29, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 8
رقم السجل
BIM-361645
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