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
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