Fulltext

Recognizing the Isolated Arabic Characters Using Neural Networks

تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية

SALAH F. SALEH صلاح فليح صالح

Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات)
ISSN: 18172695 Year: 2008 Volume: 34 Issue: 4A Pages: 60-65
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Abstract

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.

يقترح البحث تقنية لتمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية. تتكون التقنية المقترحة من ثلاثة اجزاء: مصنف الحرف, مصنف الملحقات، والمصنف الاجمالي. يقوم مصنف الحرف بتمييز الجسم الرئيسي للحرف غير المعروف قيد التمييز. تم استخدام شبكة هوبفيلد في هذا الجزء لتحسين شكل الحرف والتخلص من التشويش وملحقات الحرف. بالاضافة الى ذلك تم استخدام شبكة الانسياب الخلفي لتمييز الحرف الذي تم تحسينه بشبكة هوبفيلد. اما مصنف الملحقات فيقوم بتمييز عدد النقاط والهمزة ان وجدت مع الحرف وكذلك موقعها بالنسبة للحرف. يستخدم المصنف الاجمالي بتوحيد نتائج المصنفين السابقين ليتم تمييز الحرف بشكل نهائي. ان تقسيم عملية التمييز الى مراحل ساهم في تقليص عدد الانماط المطلوب تمييزها في كل جزء مما ساعد في تسريع عملية تعليم الشبكة العصبية ورفع دقة التمييز.

Keywords

Neural Networks --- Backpropagation Network --- Hopfield Network --- Character Recognition --- Arabic Character Recognition --- Pattern Recognition --- الشبكات العصبية، شبكة الانسياب الخلفي، شبكة هوبفيلد، تمييز الحروف، تمييز الحروف العربية، تمييز الانماط.