research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Numeral Recognition Using Statistical Methods Comparison Study
تمييز الأرقام باستخدام الطرق الإحصائية دراسة مقارنة

Authors: Nada A. Rasheed ندى عبدالله رشيد --- Huda A. Rasheed هدى عبدالله رشيد
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2011 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 188-196
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The area of character recognition has received a considerable attention by researchers all over the world during the last three decades. However, this research explores best sets of feature extraction techniques and studies the accuracy of well-known classifiers for Arabic numeral using the Statistical styles in two methods and making comparison study between them. First method Linear Discriminant function that is yield results with accuracy as high as 90% of original grouped cases correctly classified. In the second method, we proposed algorithm, The results show the efficiency of the proposed algorithms, where it is found to achieve recognition accuracy of 92.9% and 91.4%. This is providing efficiency more than the first method.

مجال تمييز الأحرف يلقى عناية واسعة من قبل الباحثين في اكثر العالم خلال الثلاث العقود الأخيرة . على أية حال ، تم خلال البحث الكشف عن أفضل الخصائص المميزة بين الأرقام العربية باستخدام اسلوبين إحصائيين ومقارنة الدراسة بينهم.أول طريقة هي الدالة الخطية المميزة ، حققت نتائج بدقة أعلى من 90% من المجموعة بتمييز الأرقام الأصلية . أما الطريقة الثانية فقد اقترحنا خوارزمية بأسلوبين ، النتائج تبين كفاءة الطريقة المقترحة التي وجدت للوصول إلى تمييز بدقة 92.9% و 91.4% وهذه تقدم كفاءة أكثر من الطريقة الأولى


Article
ADAPTIVE LEARNING RATE VERSUS RESILIENT BACKPROPAGATION FOR NUMERAL RECOGNITION
معدل سرعة تدريب متكيف بالمقارنة مع الارتداد العكسي المرن للشبكة العصبيةلتمييز الأعداد

Author: Muntaser Abdul-Wahed Salman منتصر عبد الواحد
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2008 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 94-105
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Two types of neural networks learning algorithms were created, trained, tested, and evaluated in an effort to find the appropriate neural network training method for use in numeral recognition problem. The purpose of this study was to compare the training speeds of two neural networks Backpropagation learning algorithms (Adaptive learning rate and Resilient) when exposed to ten number recognition data sets. Each algorithm was trained using ten data sets as a basic set (Boolean value), and a complex (noisy) set. The trials conducted indicated a significant difference between the two algorithms in the basic data set, with the Resilient training algorithm the neural network trained faster.The creation, training, and testing of each neural network was done using the MathWorks software package MATLAB which contains a “Neural Network Toolbox” that facilitates rapid creation, training, and testing of neural networks. MATLAB was chosen to use for learning algorithm development because this toolbox would save an enormous amount programming effort.

نوعين من طرق تدريب الشبكات العصبية تم استخدامهم ، تدريبهم ، فحصهم وتقييمهم في محاولة لايجادطريقة تدريب شبكة عصبية مناسبة لمشكلة تمييز الأرقام العشرية. الغرض من هذا البحث مقارنة سرعة تدريبAdaptive learning خوارزميات الشبكات العصبية ذات الارتداد العكسي التي تستخدم معدل سرعة تدريب متكيفعند تدريب شبكة عصبية لتمييز الأعداد العشرة Resilient مع تلك التي تستخدم معدل سرعة تدريب مرن rateللأرقام العربية. كل خوارزمية تم تدريبها باستخدام عشرة مجاميع من الأرقام العشرية numeral recognitionكمجموعة أساسية (تمثيل ثنائي) وكذلك مجموعة معقدة ( مشوشة) . الدراسة المشار إليها أثبتت وجود فرق واضح بينالطريقتين بالمجموعة الأساسية فضلا عن المشوشة حيث إن تدريب الشبكات العصبية لتمييز الأعداد باستخدام معدلأسرع لهذه المشكلة (تمييز الأعداد). Resilient سرعة تدريب مرنMathWorks إنشاء ، تدريب وفحص خوارزميات تدريب الشبكات العصبية تم باستخدام مجموعه برامجحيث يحتوي على صندوق أدوات الشبكات العصبية الذي سهل من عملية إنشاء وتدريب وفحص MATLAB الماتلابالشبكات العصبية واختصار بوقت وكلفة برمجة طرق التدريب لهذه الشبكات العصبية.


Article
Arabic (Indian) Numeral Handwritten Recognition Using Angular Radial Transform
تمييز الارقام العربية (الهندية) المكتوبة باليد بأستخدام تحويل نصف القطر الزاوي

Authors: Ali Mohammed Sahan علي محمد صحن --- Ali Sami Azeez علي سامي عزيز
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 2 - part 2 Pages: 48-64
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, an Arabic (Indian) numeral handwritten recognition method is presented based on angular radial transform. The angular radial transform is considered as a global features extraction descriptor in order to provide distinct and rotation invariant features about the images of Arabic numeral handwritten. Also, in this, paper the performance of both angular transform and radial transform is investigated and compared. Hellinger distance measure is adopted in the classification stage to compute the distance between the test and training Arabic numeral handwritten images. The extensive experiments indicate that the proposed approach achieved a high recognition rate of 96.74% which is better of recognition rates achieved using its counterpart's angular and radial transforms which achieved 91.34% and 87.10% respectively. Also, they indicated that the performance of angular transforms is outperforms the performance of radial transform. Furthermore, observed that the proposed method is rotation invariant.

في هذا البحث تم عرض طريقة لتمييز الارقام العربية (الهندية) المكتوبة باليد اعتمادا على تحويل نصف القطر الزاوي. ان تحويل نصف القطر الزاوي اعتمد كمستكشف عام لاستخلاص الصفات من اجل توفير صفات متميزة ولاتتأثر بالتدوير عن صور الارقام العربية (الهندية) المكتوبة بخط اليد. كذالك في هذا البحث تم تدقيق ومقارنة اداء كلا التحويلين الزاوي والنصف قطري. مقياس البعد هيلينجر اعتمد في مرحلة التصنيف لحساب البعد بين صور الاختبار والتدريب للارقام العربية (الهندية) المكتوبة بخط اليد. التجارب المكثفة اشارت الى ان الطريقة المقترحة تنجز معدل تمييز عالي 96.74% وهو أفضل من معدلات التمييز التي تنجز بأستخدام مكوناتها وهي التحويل الزاوي والتحويل النصف قطري التي تنجز 91.34% و87.10% على التوالي. كذالك اشارت الى ان التحويل الزاوي يتفوق على التحويل النصف قطري. كما لوحظ ان الطريقة المقترحة لاتتأثر بالدوران.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2017 (1)

2011 (1)

2008 (1)