Arabic document image classification using neural networks

Other Title(s)

تصنيف الوثائق العربية باستخدام الشبكات العصبية

Joint Authors

al-Khurabi, Abd Allah Ali
Mansur, Muhammad Abd Allah

Source

Mansoura Engineering Journal

Issue

Vol. 29, Issue 1 (31 Mar. 2004), pp.1-8, 8 p.

Publisher

Mansoura University Faculty of Engineering

Publication Date

2004-03-31

Country of Publication

Egypt

No. of Pages

8

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

Abstract AR

نظام تصنيف الوثائق العربية بالشبكات العصبية NNADICS هو مصنف وثائق عربية متكيف .بتدريب NADICS على عدد من صور الوثائق ذات الأنواع المختلفة فإنه يتصرف كمصنف للوثائق تبعا" لأنواعها و ذلك لمقدرته على التمييز بين هذه الأنواع المختلفة.

في هذا البحث ثم تصميمNNADICS، بناءه، تجربته، و تقيمه.

بعد تدريبه، يستخدم NNADICS في مرحلة التطبيق لتصنيف الوثائق المدخلة إليه.

قبل تصنيف الوثائق يجب مسحها، معالجتها معالجة أولية، تحويلها إلى وثيقة ثنائية، و من ثم إدخالها إلى NNADICS لتصنيف كل من محتوياتها إلى أحد الأصناف الأساسية "نص"، "رسم خطي" ، أو "صورة".

لقد حقق NNADICS معدل تصنيف متوسط قدره ٨٦% .

Abstract EN

The Neural Network Arabic Document Image Classification System (NNADICS) is an adaptive Arabic document classifier.

By training NNADICS on a number of different document image types, NNADICS behaves as a multiple classifier, since it is capable for distinguishing between multiple document image types.

NNADICS is designed, built, tested and evaluated.

After training NNADICS a document image is applied to the system for classification.

Before that the document image is scanned, pre-processed and binarized, and then applied to NNADICS to classify its contents to text, geometric, or photographic image type.

NNADICS achieved an average of a 86% recognition rate as it is clearly demonstrated

American Psychological Association (APA)

al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. 2004. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal،Vol. 29, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645

Modern Language Association (MLA)

al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal Vol. 29, no. 1 (2004), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645

American Medical Association (AMA)

al-Khurabi, Abd Allah Ali& Mansur, Muhammad Abd Allah. Arabic document image classification using neural networks. Mansoura Engineering Journal. 2004. Vol. 29, no. 1, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361645

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 8

Record ID

BIM-361645