PRINTED NUMBER RECOGNITION USING ANDROID SYSTEM

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

To perform number recognition, the proposed work consists of three stages: preprocessing stage, segmentation stage, and recognition stage. In the preprocessing stage, a color image is converted into a grayscale image, and the edges of objects are detected by applying the Sobel operator, then noise pixels are removed using opening morphology. The next stage is segmentation, which aims to isolate the candidate objects to be numbers in separated candidate objects. Here, connected component labeling is employed for segmenting the whole image into individual objects. Then, we perform projection for further segmentation after binarization, which depends on local threshold and automatic exchange of background and foreground color according to the writing line color. Recognition is the last stage in this work, and it consists of three steps. At first, normalization is performed, and zoning feature analysis is applied as a filter to reduce the candidate objects. Then, features are extracted; two types of features will be extracted. Inner-outer contour tracing labeling technique is used for extracting inner and outer tracks. The inner will be the number of holes, and the outer will be the directions of the digit tracks. These features are used to recognize the object as a digit and classify it according to its label. At the end, structure features, which are selected from outer contour tracing, are used to ensure the digit is not an alphabet letter. In this thesis, real-time number recognition has been implemented in an Android smartphone environment, specifically on the Samsung Galaxy Note 3. Also, the proposed work was performed on a laptop device. The result of recognizing 14 color images is 85% accuracy. These images have multiple backgrounds and foregrounds, different fonts, different sizes, and multiple natural scenes.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

075d7c15-4af2-44c8-8b40-30665994962d

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

998335_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

تميز الأرقام المطبوعة باستخدام نظام اندرويد

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"قاسم محمد جاسم","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"وسام سمير بهيه","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

PRINTED NUMBER RECOGNITION USING ANDROID SYSTEM

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

تميّز الأعداد يشير إلى استخلاص وتمييز الأعداد من الصور. هذا الموضوع دخل في كثير من التطبيقات المهمة. في التطبيقات الآنية، الأجهزة الذكية تتطلب تحديد التقنيات ذات السرعة العالية لأداء التمييز بدقة مقبولة. في هذه الرسالة، العمل يتكون من ثلاث مراحل: مرحلة تجهيز الصورة، مرحلة التجزئة، وأخيرًا مرحلة التمييز. في المرحلة الأولى، سيتم تحويل الصورة الملونة إلى صورة رمادية وكشف حواف مكونات الصورة من خلال تطبيق مشغل سوبل، ثم إزالة الضوضاء. أدى هذا النهج في التهيئة إلى تقليل عدد البكسلات التي تدخل إلى المرحلة التالية. المرحلة الثانية هي التجزئة، والتي تهدف إلى عزل الكائنات المرسمة كرقم في كائنات مستقلة ومفصولة. في بداية هذه المرحلة، تستخدم تقنية (جدولة المكونات المتصلة) لتجزئة الصورة كاملة إلى كائنات فردية. أثناء هذه العملية، يتم حذف الكثير من الكائنات الكبيرة والصغيرة جدًا، ثم تُحول الصور المكوّنة إلى صور أبيض وأسود اعتمادًا على قيمة العتبة المحلية والتبديل التلقائي للون الخلفية ولون الخط. التمييز هو المرحلة الأخيرة في هذا العمل، وهي تتكون من ثلاث خطوات. في البداية، يتم إعادة التحجيم وتطبيق استخلاص الملامح بطريقة زونينغ التي تعمل بمثابة مرشح لتقليل الكائنات المرشحة لاستخراج البيانات. ثم سيتم استخراج نوعين من البيانات: بيانات داخلية وخارجية، تُستخدم تقنية تتبع حدود الكائن لتحديد المسارات الداخلية والخارجية، حيث تمثل الداخلية عدد الفتحات، وتمثل الخارجية اتجاهات مسارات الرقم. تستخدم هذه البيانات للتعرف على الرقم وتصنيفه وفقًا لتسميته. وأخيرًا، تُستخدم ملامح الهيكل التي نحصل عليها من التتبع الخارجي لضمان أن الكائن المميز كرقم وليس حرفًا. في هذه الرسالة نفذ تمييز الأعداد في بيئة موبايل أندرويد نوع كلكسي نوت 3 وكذلك نفذ العمل المقترح على حاسبة لابتوب نتيجة 14 صورة ملونة كانت 85% دقة التميز هذه الصور متنوعة ذات خلفيات مختلفة خط مختلف ومختلف الأحجام إضافة إلى تعدد المشاهد

كلمات الباحثين

Number recognition, image processing, segmentation, feature extraction, smartphone implementation

إشراف وإعداد

الإشراف

وسام سمير بهيه

الإعداد

قاسم محمد جاسم

الاقتباسات الببليوغرافية