![](/images/graphics-bg.png)
Improve the recognition of spoken Arabic letter based on statistical features
المؤلفون المشاركون
Salman, Jabbar
Ali, Ala Husayn
Said, Thamir Rashid
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 18، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 26-32، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
-The recognition and classification of languages represent a vital factor in the computer interaction.
This paper presents Arabic Sign Language recognition, which is represented as an appealing application.
The work in this paper is based on three steps; preprocessing, feature extraction and classification (Recognition).
The statistical features have been used than the physical features, while Multilayer feed-forward neural network as classification methods.
The recognition percent is 96.33% has been gained over-perform the earlier works.
The simulation has been made by using Matlab 2015b.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salman, Jabbar& Said, Thamir Rashid& Ali, Ala Husayn. 2018. Improve the recognition of spoken Arabic letter based on statistical features. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 18, no. 3, pp.26-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888525
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salman, Jabbar…[et al.]. Improve the recognition of spoken Arabic letter based on statistical features. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 18, no. 3 (Dec. 2018), pp.26-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888525
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salman, Jabbar& Said, Thamir Rashid& Ali, Ala Husayn. Improve the recognition of spoken Arabic letter based on statistical features. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2018. Vol. 18, no. 3, pp.26-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888525
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 31-32
رقم السجل
BIM-888525
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)