@Article{, title={An Accurate Handwritten Digits Recognition system Based on DWT and FCT نظام دقيق لتميز الارقام المكتوبة بخط اليد مبنيه على اساس DWT و FCT}, author={Mustafa S. Kadhm مصطفى سلام كاظم and Duaa Enteesha Mhawi دعاء نتيشه مهاوي and Rana Mohammed H. Zaki رنا محمد زكي}, journal={Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم}, volume={58}, number={4B}, pages={2200-2210}, year={2017}, abstract={In this paper an accurate Indian handwritten digits recognition system is proposed. The system used three proposed method for extracting the most effecting features to represent the characteristic of each digit. Discrete Wavelet Transform (DWT) at level one and Fast Cosine Transform (FCT) is used for features extraction from the thinned image. Besides that, the system used a standard database which is ADBase database for evaluation. The extracted features were classified with K-Nearest Neighbor (KNN) classifier based on cityblock distance function and the experimental results show that the proposed system achieved 98.2% recognition rate.

في هذا البحث تم اقتراح نظام دقيق للتعرف على الأرقام الهندية المكتوبة بخط اليد. يستخدم النظام ثلاثة طرق مقترحة لاستخراج السمات الأكثر تأثيرا لتمثيل كل رقم. تم استخدام DWT في المستوى الأول و DCT لاستخراج الميزات من الصورة المنحفة. وبالإضافة إلى ذلك، استخدم النظام قاعدة بيانات قياسية هي قاعدة بيانات ADBase لغرض التقييم. تم تصنيف الخصائص المستخرجة من قبل المصنف KNN بأستخدام دالة المسافة cityblock والنتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح حقق معدل تعرف 98.2٪.} }