Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks
Other Title(s)
تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية
Author
Source
Journal of Basrah Researches : Sciences
Issue
Vol. 34, Issue 4A (31 Aug. 2008)6 p.
Publisher
University of Basrah College of Education for Pure Sciences
Publication Date
2008-08-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
6
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يقترح البحث تقنية لتمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية.
تتكون التقنية المقترحة من ثلاثة أجزاء : مصنف الحرف، مصنف الملحقات، و المصنف الإجمالي.
يقوم مصنف الحرف بتمييز الجسم الرئيسي للحرف غير المعروف قيد التمييز.
تم استخدام شبكة هوبفيلد في هذا الجزء لتحسين شكل الحرف و التخلص من التشويش و ملحقات الحرف.
بالإضافة إلى ذلك تم استخدام شبكة الانسياب الخلفي لتمييز الحرف الذي تم تحسينه بشبكة هوبفيلد.
أما مصنف الملحقات فيقوم بتمييز عدد النقاط و الهمزة إن وجدت مع الحرف و كذلك موقعها بالنسبة للحرف.
يستخدم المصنف الإجمالي بتوحيد نتائج المصنفين السابقين ليتم تمييز الحرف بشكل نهائي.
إن تقسيم عملية التمييز إلى مراحل ساهم في تقليص عدد الأنماط المطلوب تمييزها في كل جزء مما ساعد في تسريع عملية تعليم الشبكة العصبية و رفع دقة التمييز.
Abstract EN
This paper proposes a technique for recognizing isolated Arabic characters using neural networks.
This technique consists of three parts: body classifier, complementary classifier, and aggregate classifier.
The body classifier is designed to recognize the main body of the unknown character.
Hopfield network is used in this part to enhance the unknown character and to get rid of noise and associated complementary.
Furthermore, it uses a backpropagation network to recognize the main body of the enhanced unknown character.
The complementary classifier recognizes the number of dots or zigzag that are associated with the body of character and their position.
The aggregate classifier combines the results of the previous two classifiers and classifies the whole unknown character.
As a result of dividing the recognition process into three parts the number of patterns required to be recognized in each part has been reduced as well as speeds up the learning of neural network and increases the recognition rate.
The proposed technique has been implemented and shown a reasonable recognition rate.
American Psychological Association (APA)
Salih, Salah Fulayyih. 2008. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences،Vol. 34, no. 4A.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
Modern Language Association (MLA)
Salih, Salah Fulayyih. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences Vol. 34, no. 4A (Aug. 2008).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
American Medical Association (AMA)
Salih, Salah Fulayyih. Recognizing the isolated Arabic characters using neural networks. Journal of Basrah Researches : Sciences. 2008. Vol. 34, no. 4A.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-382206
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references
Record ID
BIM-382206