Schoobrary رجوع
العودة إلى البحث
رسائل ماجيستير الانجليزية 2011 f274a1cb-c88e-4659-ac70-a7b32daae499

Printed Arabic Character Recognition Using Neural Network

تميز الحروف العربية المطبوعة باستخدام الشبكات العصبية

هيثم عبداللطيف , بان نديم, هدى مهدي عباس

كلية العلوم-جامعة النهرين · العراق

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Character recognition has been an active area of pattern recognition, not only because it improves man machine communication,but also because it provides a solution for processing large volumes of data automatically. Many systems of characters [e.g. Latin, Chinese,Korean, etc.] have been investigated for  automatic recognition using both off-line (i.e. digitized images) and on-line data acquisition techniques.The purpose of this  work is to recognize different forms of printed arabic characters written in three different fonts(Times new roman, Arial and Tahoma) using back-propagation neural network.            The character recognition process must be proceeded by many necessary process to improve and prepare the character image to be ready for feature extraction. The processes include removing the noise if any , apply image binarization by using global threshold and then specifying the boundaries of the character in the image which is followed by another binarization process using local threshold. The character is then thinned using a two- step thinning process, the preprocessed character is input to feature extraction stage which determine the features of the character out of 100 different features which where defined for the whole set of arabic characters and the character features are used in three layer backpropagation neural network for character classification.This work was tested on a sample of printed characters and the correct average recognition rate was 97%.

التعريف والنوع

رقم الوثيقة
f274a1cb-c88e-4659-ac70-a7b32daae499
رقم العقد
0
نوع الوسائط
Crawler
نوع المحتوى
الرسائل العلمية
صيغة المصدر
رسائل ماجيستير
نوع الملف
pdf text
أسماء الملفات
14377_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان
تميز الحروف العربية المطبوعة باستخدام الشبكات العصبية
ألقاب المؤلفين
[{"name_ar":" هيثم عبداللطيف ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"بان نديم","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"هدى مهدي عباس ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]
اللغة
English

المصدر والدورية

اسم المصدر
Printed Arabic Character Recognition Using Neural Network

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات
0

إشراف وإعداد

الإشراف
هيثم عبداللطيف , بان نديم
الإعداد
هدى مهدي عباس

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

هيثم عبداللطيف ،بان نديم و هدى مهدي عباس . (2011). Printed Arabic Character Recognition Using Neural Network. أطروحة(رسائل ماجيستير). كلية العلوم-جامعة النهرين. العراق.

MLA

هيثم عبداللطيف ،بان نديم و هدى مهدي عباس . Printed Arabic Character Recognition Using Neural Network. 2011. كلية العلوم-جامعة النهرين، رسائل ماجيستير.