research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
A Fuzzy Recognition Model For Arabic Handwritten Alphabet

Author: Sami Kadhim Hasan Ar-Ramahi
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2008 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 2891-2900
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A fuzzy recognition model for some handwritten Arabic alphabet is designed. This fuzzy model could be envisaged as an algorithm which is structured over two concepts. First; the handwritten character variation is modeled by the fuzziness of the feature vector's elements. Second; the notion of entropy is fuzzily modified to extract the amount of information in the elements within the feature vector so as to speed up the recognition process. Consequently, a fuzzy recognition graph of the optimum paths decision tree is designed for the handwritten Arabic alphabet character's recognition.

تم تصميم منظومة تمييز مضببة لبعض الحروف العربية المكتوبة يدويا. بحيث يمكن مكننة هذه المنظومة كخوارزمية للتمييز باستخدام التكنولوجية الرقمية الحديثة. وتمت هيكلة هذه المنظومة على مفهومين اساسيين.الاول: تمت النمذجة الرياضية للتغاير الجوهري في الحروف المكتوبة يدويا بقيمة الانتساب المضبب لعناصر متجه الخواص الذاتية الماخوذ من كل حرف غير مطبوع.الثاني: تم تطوير مفهوم الانتروبي بتقنية المجموعات المضببة لمعرفة حجم المعلومات المتوفرة في كل عنصر موجود ضمن متجه الخواص. ويكون مسار التمييز محكوم بالاكثر احتواء للمعلومات نزولا. هذا مما سيعجّل في تمميز الحرف من دون هدر وقت التمييز بالنظر التسلسلي للعنص تلو الاخر.وثمرة هذا البحث هي شجرة تمييز مضببة ذات اسرع مسارات لتعرف على الحروف العربية غير المطبوعة وبمعدل تمييز يصل الى 100% لمجموعة عينات الحروف التصميمية ، و 95% لمجموعة عينات الحروف الاختبارية.


Article
ECG SIGNAL RECOGNITION BASED ON WAVELET TRANSFORM USING NEURAL NETWORKS AND FUZZY SYSTEMS
تمييز الإشارات ألقلبيه باستخدام الشبكات ألعصبيه والانظمه المضببه وتحليل المویجه

Loading...
Loading...
Abstract

This work presents aneural and fuzzy based ECG signal recognition system based on wavelettransform. The suitable coefficients that can be used as a feature for each fuzzy network or neuralnetwork is found using a proposed best basis technique. Using the proposed best bases reduces thedimension of the input vector and hence reduces the complexity of the classifier. The fuzzy network andthe neural network parameters are learned using back propagation algorithm

يتناول هذا البحث تميز الإشارات القلبيه باستخدام آل من الشبكات العصبية والمنطق المضبب وباستخدام تحليلالمويجه. يتم الحصول على الخصائص المناسبة لأغراض التمييز باستخدام نظام مقترح وهو نظام استخلاص أفضلالخصائص. أن استخدام هذه التقنية يؤدي إلى تقليل أبعاد متجه الإدخال مما يؤدي إلى تقليل تعقيدات منظومةالتصنيف. تمت عملية تعليم ألشبكه العصبية والشبكة المضببه باستعمال الانسياب العكسي


Article
Recognizing the Isolated Arabic Characters Using Neural Networks
تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية

Author: SALAH F. SALEH صلاح فليح صالح
Journal: 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

Loading...
Loading...
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.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2008 (3)