![](/images/graphics-bg.png)
Combination of multiple classifiers for off-line handwritten Arabic word recognition
المؤلفون المشاركون
Zaghdoudi, Rashid
Seridi, Hamid
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 14، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2017)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This study investigates the combination of different classifiers to improve Arabic handwritten word recognition.
Features based on Discrete Cosine Transform (DCT) and Histogram of Oriented Gradients (HOG) are computed to represent the handwritten words.
The dimensionality of the HOG features is reduced by applying Principal Component Analysis (PCA).
Each set of features is separately fed to two different classifiers, support vector machine (SVM) and fuzzy k-nearest neighbor (FKNN) giving a total of four independent classifiers.
A set of different fusion rules is applied to combine the output of the classifiers.
The proposed scheme evaluated on the IFN/ENIT database of Arabic handwritten words reveal that combining the classifiers results in improved recognition rates which, in some cases, outperform the state-of-the-art recognition systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zaghdoudi, Rashid& Seridi, Hamid. 2017. Combination of multiple classifiers for off-line handwritten Arabic word recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 14, no. 5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852274
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zaghdoudi, Rashid& Seridi, Hamid. Combination of multiple classifiers for off-line handwritten Arabic word recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 14, no. 5 (Sep. 2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852274
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zaghdoudi, Rashid& Seridi, Hamid. Combination of multiple classifiers for off-line handwritten Arabic word recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2017. Vol. 14, no. 5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852274
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-852274
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)