research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Proposed Handwriting Arabic Words classification Based On Discrete Wavelet Transform and Support Vector Machine
مقترح مصنف للكلمات العربية المكتوبة بخط اليد بالاعتماد على تقنية محول المويجات المتقطعة ( ( DWTوآلة داعم المتجهات SVM

Authors: Alia Karim Abdul Hassan علياء كريم عبد الحسن --- Mohammed Alawi محمد علاوي عباس
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 2C Pages: 1159-1168
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A proposed feature extraction algorithm for handwriting Arabic words. The proposed method uses a 4 levels discrete wavelet transform (DWT) on binary image. sliding window on wavelet space and computes the stander derivation for each window. The extracted features were classified with multiple Support Vector Machine (SVM) classifiers. The proposed method simulated with a proposed data set from different writers. The experimental results of the simulation show 94.44% recognition rate.

تم اقتراح خوارزمية لاستخراج الصفات من الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد. تستخدم الطريقة المقترحة التحويل الموجي (DWT) على الصورة ثنائية، بعد ذلك تم مسح الصورة ذات التحويل الموجي باستخدام نافذة ، ومن ثم يتم حساب قيمة الانحراف المعياري لكل نافذة . تم تصنيف الميزات المستخرجة بواسطة المصنفات SVMs . تم اقتراح قاعدة بيانات جديدة كتبت من قبل عدد مختلف من الكتاب .وهذة القاعدة تم استخدامها لاختبار العمل القترح وان النتائج التجريبية للنظام اظهرت معدل تميز 94.44٪.


Article
Proposed Multi Feature Extraction Method for Off-line Arabic Handwriting Word Recognition
اقتراح طريقة لاستخلاص صفات متعددة لتميز الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد

Authors: Alia Karim Abdul Hassan علياء عبد الكريم --- Mohammed Alawi محمد علاوي عباس
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 30 Pages: 17-31
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed system for Arabic word recognition by using a set of techniques for feature extraction and KNN classifier. This system recognizes the Arabic word as one entity without segmentation approach .A proposed feature extraction method based on Discrete Wavelet Transform, upper/lower profile projection and the gradient (directional) feature. In order to evaluated the proposed system used IESK-arDB database and the experimental results showed the recognition rate of 89.05%.

تقدم هذه المقاله نظاما مقترحا للتعرف على الكلمات العربية باستخدام مجموعة من التقنيات لاستخلاص الخصائص ومصنف الجار الاقرب . ويميز هذا النظام الكلمة العربية ككيان واحد بدون أسلوب تجزئة. الطريقة المقترحة لاستخراج الصفات تعتمد على تحويل المويجات المنفصلة،الاسقاط العلوي والسفلي وخاصية ألأنحدار (الاتجاهي) . لتقييم النظام المقترح استُخدمت قاعدة البيانات IESK-arDB ، حيث أظهرت النتائج التجريبية معدل اعتراف 89.05٪.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (1)