![](/images/graphics-bg.png)
Hand written recognition using neural network algorithm
Author
Source
Issue
Vol. 16, Issue 4 (31 Dec. 2010), pp.5855-5862, 8 p.
Publisher
University of Baghdad College of Engineering
Publication Date
2010-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Natural & Life Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
مشكلة تمييز خط اليد المكتوب تتم على خطوتين رئيسيتين، أولا من خلال فصل كل شكل على حدة و ثانيا بتمييز الشكل المفصول للحرف الأبجدي المشابه له.
الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي وجدت كلوغارتمية ذكاء اصطناعي جيدة في مواجهة مشكلة تمييز الأشكال.
في هذا العمل، الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي استخدمت بثلاث طبقات لإيجاد و فصل 26 حرف انكليزي من (A إلى Z).
بالإضافة لذلك، هنالك خطوات مسبقة يجب أن تتخذ، و ذلك لإيجاد حدود كل حرف مكتوب بخط اليد.
إيجاد نص كامل ممكن أن يتم بعزل كل شكل من خلال إيجاد حدوده، ثم تعديل حجم الشكل المعزول ليكون ملائما للخلية العصبية المعلمة مسبقا، ثم بإيجاد الحرف المكتوب بخط اليد، و أخيرا حفظ الحرف المحزور في ملف كتابة.
هذا العمل أنجز باستخدام برنامج Matlab الإصدار 7.6 لعام 2008.
النتائج المكتسبة أظهرت تمثيل جيد للأحرف الملوثة بالشوائب و الأحرف الغير معلمة مسبقا.
Abstract EN
Hand written recognition problem can be done in two major steps, first by separating each character alone and second by detecting the separated shape to its corresponding like alphabetic letter.
A back propagation neural network found to be a good artificial intelligence algorithm in facing character recognition problem.
In this work, back propagation neural network is used with 3-layers to detect and separate 26 English letters from (A to Z).
In addition, previous steps should be taken to detect the boundaries of each single written letter.
Detecting a complete text can be done by separating each character through finding its boundaries, resizing the separated character to be suitable for pre-trained neural network, detecting the hand-written letter and finally saving the guessed letter to a text file.
This work is developed using Mat lab 2008 version 7.6.
The obtained results show good representations of letter contaminated by noise and non-trained letters.
American Psychological Association (APA)
Huri, Ammar O.. 2010. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering،Vol. 16, no. 4, pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822
Modern Language Association (MLA)
Huri, Ammar O.. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering Vol. 16, no. 4 (Dec. 2010), pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822
American Medical Association (AMA)
Huri, Ammar O.. Hand written recognition using neural network algorithm. Journal of Engineering. 2010. Vol. 16, no. 4, pp.5855-5862.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287822
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 5862
Record ID
BIM-287822