![](/images/graphics-bg.png)
A deep learning based Arabic script recognition system : benchmark on KHAT
المؤلفون المشاركون
Naz, Saidah
Rashid, Shaykh
Liwicki, Marcus
Dengel, Andreas
Ahmad, Riaz
Afzal, Muhammad
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 3 (31 مايو/أيار 2020)، ص ص. 299-305، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a deep learning benchmark on a complex dataset known as KFUPM Handwritten Arabic TexT (KHATT).
The KHATT data-set consists of complex patterns of handwritten Arabic text-lines.
This paper contributes mainly in three aspects i.e., (1) pre-processing, (2) deep learning based approach, and (3) data-augmentation.
The pre-processing step includes pruning of white extra spaces plus de-skewing the skewed text-lines.
We deploy a deep learning approach based on Multi-Dimensional Long Short-Term Memory (MDLSTM) networks and Connectionist Temporal Classification (CTC).
The MDLSTM has the advantage of scanning the Arabic text-lines in all directions (horizontal and vertical) to cover dots, diacritics, strokes and fine inflammation.
The data-augmentation with a deep learning approach proves to achieve better and promising improvement in results by gaining 80.02% Character Recognition (CR) over 75.08% as baseline.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Riaz& Naz, Saidah& Afzal, Muhammad& Rashid, Shaykh& Liwicki, Marcus& Dengel, Andreas. 2020. A deep learning based Arabic script recognition system : benchmark on KHAT. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 3, pp.299-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962332
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Riaz…[et al.]. A deep learning based Arabic script recognition system : benchmark on KHAT. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 3 (May. 2020), pp.299-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962332
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Riaz& Naz, Saidah& Afzal, Muhammad& Rashid, Shaykh& Liwicki, Marcus& Dengel, Andreas. A deep learning based Arabic script recognition system : benchmark on KHAT. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 3, pp.299-305.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962332
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 303-304
رقم السجل
BIM-962332
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)