Mouse gestural Hindi digits recognition using neural network
مقدم أطروحة جامعية
Abd al-Nasir, Maisa Muhyi al-Din
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Sadi, Jihad Ahmad
Aqil, Misbah Jumah
الجامعة
جامعة الشرق الأوسط
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم علم الحاسوب
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2010
الملخص الإنجليزي
An efficient system for recognizing Hindi digits drawn by the mouse is proposed.
Our Hindi Digit Recognition using Neural Networks (HDRNN) system is designed and tested successfully.
The system deals with recognition the handwritten Hindi digits by using a Multilayer Perceptron (MLP) with one hidden layer.
The error backpropagation algorithm has been used to train the MLP network.
In addition, an analysis has been carried out to determine the number of hidden nodes to achieve high performance of backpropagation network in the recognition of handwritten Hindi digits.
The proposed system has been trained on samples of 800 images and tested on samples of 300 images written by different users selected from different ages.
An experimental result shows high accuracy of about 91% on the sample test.
Experiments showed that this approach is flexible and can achieve high recognition rate for the shapes of the digits represented in this study.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
عدد الصفحات
59
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : Hindi digits recognition using neural network.
Chapter Four : Experimental result and discussion.
Chapter Five : Conclusion and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Nasir, Maisa Muhyi al-Din. (2010). Mouse gestural Hindi digits recognition using neural network. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-699590
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Nasir, Maisa Muhyi al-Din. Mouse gestural Hindi digits recognition using neural network. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University. (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-699590
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Nasir, Maisa Muhyi al-Din. (2010). Mouse gestural Hindi digits recognition using neural network. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-699590
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-699590
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
