Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks
العناوين الأخرى
تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية
المؤلف
المصدر
Journal of Basrah Researches : Sciences
العدد
المجلد 34، العدد 4A (31 أغسطس/آب 2008)6ص.
الناشر
جامعة البصرة كلية التربية للعلوم الصرفة
تاريخ النشر
2008-08-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يقترح البحث تقنية لتمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية.
تتكون التقنية المقترحة من ثلاثة أجزاء : مصنف الحرف، مصنف الملحقات، و المصنف الإجمالي.
يقوم مصنف الحرف بتمييز الجسم الرئيسي للحرف غير المعروف قيد التمييز.
تم استخدام شبكة هوبفيلد في هذا الجزء لتحسين شكل الحرف و التخلص من التشويش و ملحقات الحرف.
بالإضافة إلى ذلك تم استخدام شبكة الانسياب الخلفي لتمييز الحرف الذي تم تحسينه بشبكة هوبفيلد.
أما مصنف الملحقات فيقوم بتمييز عدد النقاط و الهمزة إن وجدت مع الحرف و كذلك موقعها بالنسبة للحرف.
يستخدم المصنف الإجمالي بتوحيد نتائج المصنفين السابقين ليتم تمييز الحرف بشكل نهائي.
إن تقسيم عملية التمييز إلى مراحل ساهم في تقليص عدد الأنماط المطلوب تمييزها في كل جزء مما ساعد في تسريع عملية تعليم الشبكة العصبية و رفع دقة التمييز.
الملخص EN
This paper proposes a technique for recognizing isolated Arabic characters using neural networks.
This technique consists of three parts: body classifier, complementary classifier, and aggregate classifier.
The body classifier is designed to recognize the main body of the unknown character.
Hopfield network is used in this part to enhance the unknown character and to get rid of noise and associated complementary.
Furthermore, it uses a backpropagation network to recognize the main body of the enhanced unknown character.
The complementary classifier recognizes the number of dots or zigzag that are associated with the body of character and their position.
The aggregate classifier combines the results of the previous two classifiers and classifies the whole unknown character.
As a result of dividing the recognition process into three parts the number of patterns required to be recognized in each part has been reduced as well as speeds up the learning of neural network and increases the recognition rate.
The proposed technique has been implemented and shown a reasonable recognition rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salih, Salah Fulayyih. 2008. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences،Vol. 34, no. 4A.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salih, Salah Fulayyih. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences Vol. 34, no. 4A (Aug. 2008).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salih, Salah Fulayyih. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences. 2008. Vol. 34, no. 4A.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-382206
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