Cuneiform symbols recognition based on k-means and neural network

Author

Idan, Naktal M.

Source

مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات : مجلة علمية محكمة و مفهرسة

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2013-04-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

8

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Writing
• Data processing
• Alphabets
• Cuneiform writing

Arabic Abstract

تعتبر العلامات المسمارية أول نظام للكتابة عرفه العالم و لكن ليس هناك اهتمام واضح بتمييز العلامات المسمارية على الرغم من أهميتها.

يهتم البحث ببناء خوارزمية لتمييز العلامات المسمارية.

يتم أولا إدخال النصوص السومرية عن طريق الماسح الضوئي و إجراء بعض عمليات المعالجة الأولية عليها مثل التقطيع لغرض تقطيع النص و الحصول على العلامات المسمارية.

ثم يتم استخلاص الصفات من صور العلامات باستخدام الإسقاط العمودي و الأفقي، و مركز الثقل، و العناصر المتصلة.

و بسبب ارتفاع عدد العلامات المسمارية يتم أولا عنقدة العلامات المتشابهة باستخدام خوارزمية k-means ثم يتم استخدام شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات لتمييز العلامات داخل العنقود الواحد و قد أعطت الخوارزمية المقترحة نتائج جيدة.

English Abstract

Cuneiform is the ancient writing system in the world.

But, there is no clear interest recognition cuneiform symbol, despite its importance.

This research interested in building an algorithm for cuneiform symbol recognition.

Firstly, the Sumerian texts were entered through the scanner and make some initial preprocessing operations such as segmentation for the purpose of cutting the text and getting a cuneiform symbol.

Then, features were extracted for each symbol by using vertical and horizontal projections, centre of gravity, and connected component.

Because of the large number of cuneiform symbols, the similar symbols are clustered by K-means algorithm, then multilayer neural networks are used to classify the symbol within the same cluster.

The proposed algorithm gave good results.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-333799

• APA
• MLA
• AMA