Deep learning autoencoder approach : Automatic recognition of artistic Arabic calligraphy types
Other Title(s)
منهج التعلم التلقائي العميق : التمييز التلقائي لأنواع فن الخط العربي
Author
Source
Issue
Vol. 47, Issue 3 (31 Jul. 2020), pp.2-14, 13 p.
Publisher
Kuwait University Academic Publication Council
Publication Date
2020-07-31
Country of Publication
Kuwait
No. of Pages
13
Main Subjects
Arabic language and Literature
Abstract AR
يشير هذا البحث الي أن التعرف على أنواع فن الخط العربي يمثل إشكالية كبيرة.
تشمل هذه الصعوبات وجود تشابهات بين الأنماط المختلفة والتشابك بين الحروف وكذلك الحروف التي تتخذ أشكالا مختلفة.
يقد هذا البحث عرفا لمنهج التعلم العميق الذي يساعد في تمييز أنماط فن الخط العربي.
ويعتبر الترميز التلقائي منهج تعلم عميق له القدرة علي اختزال حدود البيانات بالإضافة إلي استخلاص الملامح المميزة لفن الخط العربي.
كما يمكن تصنيف الترميز الرقمي الي عدة طبقات، ويتشكل هذا النظام من ثلاث طبقات والتي تتكون من طبقتي تشفير لاستخلاص الملامح المميزة لفن الخط العربي وطبقة أخيرة لازمة لمرحلة التعرف.
يمكن التعرف على الخط بشكل جماعي اعتمادا علي الكلمات أو المقاطع الموجودة في الصور الخطية.
تتكون مدخلات النظام من كلمات مفردة أو صور مقسمة لمقاطع تشكل صورة الخط، وتمثل المخرجات نوع الخط المتميز.
تم تقييم هذا المنهج علي أساس مجموعة البيانات المحلية والعامة ودرجة مجاح في التعرف على الخط.
Abstract EN
Recognition of Arabic calligraphy types is a challenging problem.
Difficulties include similarities among different types, overlap between letters, and letters that assume different shapes.
In this study, a deep learning approach to recognizing artistic Arabic calligraphy types is presented.
Autoencoder is a deep learning approach with the capability of reducing data dimensions in addition to extract features.
Autoencoders can be stacked with several layers.
The system is composed of three layers consisting of two encoder layers to extract features and one soft max layer for the recognition stage.
The font can be recognized in a collective manner based on the words or segments that exist in the font images.
The input of the system consists of individual words or segment images that compose the font image, and the output is the recognized font type.
The approach was evaluated on local and public datasets, and the achieved recognition rates were 92.1% and 99.5%, respectively.
American Psychological Association (APA)
al-Hammuz, Rami. 2020. Deep learning autoencoder approach : Automatic recognition of artistic Arabic calligraphy types. Kuwait Journal of Science،Vol. 47, no. 3, pp.2-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501285
Modern Language Association (MLA)
al-Hammuz, Rami. Deep learning autoencoder approach : Automatic recognition of artistic Arabic calligraphy types. Kuwait Journal of Science Vol. 47, no. 3 (Jul. 2020), pp.2-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501285
American Medical Association (AMA)
al-Hammuz, Rami. Deep learning autoencoder approach : Automatic recognition of artistic Arabic calligraphy types. Kuwait Journal of Science. 2020. Vol. 47, no. 3, pp.2-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501285
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 12-13
Record ID
BIM-1501285