research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Arabic (Indian) Handwritten Digits Recognition Using Multi feature and KNN Classifier

Author: Alia Karim Abdul Hassan
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 4 Pages: 10-17
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an Arabic (Indian) handwritten digit recognition system based on combining multi feature extraction methods, such a upper_lower profile, Vertical _ Horizontal projection and Discrete Cosine Transform (DCT) with Standard Deviation σi called (DCT_SD) methods. These features are extracted from the image after dividing it by several blocks. KNN classifier used for classification purpose. This work is tested with the ADBase standard database (Arabic numerals), which consist of 70,000 digits were 700 different writers write it. In proposing system used 60000 digits, images for training phase and 10000 digits, images in testing phase. This work achieved 97.32% recognition Accuracy.

تقدم هذه الورقة نظام التعرف على أرقام مكتوبة بخط اليد العربية على أساس الجمع بين أساليب الاستخراج متعددة المزايا، مثل الملف الجانبي العلوي، ورأسية _ الإسقاط الأفقي وتحويل جيب التمام منفصلة مع الانحراف المعياري. يتم استخراج هذه الميزات من الصورة بعد تقسيمها الى عدة كتل. المصنف KNN يستخدم لغرض التصنيف. يتم اختبار هذا العمل مع قاعدة بيانات ADBase القياسية (الأرقام العربية)، والتي تتكون من 70,000 أرقام تم كتابتها من قبل 700 شخص مختلف. في النظام المقترح يستخدم 60000 صورة رقم لمرحلة التدريب و 10000 صورة رقم في مرحلة الاختبار. حقق هذا العمل دقة تعرف على الارقام مقدارها 97.32٪.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)