research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Offline Handwriting Arabic Words features Extractions and classifications using Hybrid Transform and Self-Organizing Feature Map

Author: Anmar Abdul Wahab
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2015 Volume: 2 Issue: 19 Pages: 19-40
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper images of Arabic handwritten words have been introduced to sequences of transforms, to obtain the final features of the given image. The hybrid transform has been used which transforms images of Arabic handwritten words into another form such that it is partially invariant to scale and rotation. The transforms used in this research, such as 2-D Fast Fourier Transform, Radon Transform, 1-D Inverse Fast Fourier Transform and 1-D Discrete Multiwavelete Transform have been considered for feature extraction. In the hybrid transform, images of the Arabic handwritten words have been introduced to the sequences of transforms, to obtain the final coefficients matrix of the given image. The obtained transform coefficients can be as affine invariant pattern features. The experiments showed that a small subset of these coefficients is enough for reliable recognition of complex patterns. A Comprehensive Database of Handwritten Arabic Words [1] had been used in the implementation of the hybrid transform. Then Kohonen Self Organizing Feature Map (SOFM) for pattern clustering has been used to cluster the discriminated information vectors extracted from the hybrid transforms matrix’s coefficients. The variations of the transforms used in order to improve generalization, and perform with 89% accuracy on a 7-class lexicon. The technique suggested in this paper can serve as a pre-processing step in computer vision applications.

في هذا البحث تم استخدام الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد في متواليات من التحويلات وذلك للحصول على الخصائص النهائية لكلمة عربية معينة. التحويل الهجين الذي استخدم ليقوم بتحويل الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد إلى شكل آخر يكون غير متأثرجزئيا بالتدوير والتقييس.ا لتحويلات في هذا البحث، مثل تحويل 2-D فورييه السريع، تحويل الرادون ، تحويل 1-D معكوس فورييه السريع ،و تحويل1-D المتقطع للمويجات المتعددة استخدمت لاستخراج الخصائص الخاصة بالكلمات العربية المكتوبة بخط اليد. في التحويل الهجين ، أدخلت صور من الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد إلى متواليات من التحويلات، للحصول على معاملات المصفوفة النهائية لصورة معينة. ان المعاملات التي تم الحصول عليها ذات ميزات نمطية ثابتة. وأظهرت التجارب أن مجموعة صغيرة من هذه المعاملات تكون كافية في عملية تعرف موثوقة للأنماط المعقدة منها. وقد استخدمت قاعدة بيانات شاملة من الكلمات العربية المكتوبة بخط اليد [1] في تنفيذ التحويل الهجين. ثم استخدمت طريقة خريطة التنظيم الذاتي للخصائص لكوهونين الخاصة بفصل المجموعات النمطية وذلك لفصل الخصائص المميزة والمتشابهة لكل نمط والمستخرجة من مصفوفة المعاملات الخاصة بالتحويل الهجين. الأشكال المختلفة من التحويلات تستخدم من أجل تحسين التعميم، مع دقة أداء مقداره 89٪. التقنية المقترحة في هذا البحث يمكن أن تكون بمثابة خطوة في المعالجة التمهيدية لتطبيقات الحاسوب القادرة على فهم محتوى الصور.


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.


Article
ON-LINE HANDWRITTEN ARABIC CHARACTER RECOGNITION BASED ON GENETIC ALGORITHM
تشخیص الاحرف العربیة بالكتابة المباشرة إعتمادا على الخوارزمیة الجینیة

Author: Haithem Abd Al-RaheemTaha هیثم عبد الرحیم طه
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2012 Volume: 5 Issue: 1 Pages: 79-87
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT:- On-line Arabic handwritten character recognition is one of the most challenging problems in pattern recognition field. By now, printed Arabic character recognition and on-line Arabic handwritten recognition has been gradually practical, while offline Arabic handwritten character recognition is still considered as "The hardest problem to conquer" in this field due to its own complexity. Recently, it becomes a hot topic with the release of database, which is the first text-level database and is concerned about the area of realistic Arabic handwritten character recognition. At the realistic Arabic handwritten text recognition and explore two aspects of the problem. Firstly, a system based on segmentation-recognition integrated framework wasdeveloped for Arabic handwriting recognition. Secondly, the parameters of embedded classifier initialed at character-level training were discriminatively re-trained at string level. The segmentation-recognition integrated framework runs as follows: the written character is first over-segmented into primitive segments, and then the consecutive segments are combined into candidate patterns. The embedded classifier is used to classify all the candidate patterns in segmentation lattice. According to Genetic Algorithm (Crossover, mutation, and population), the system outputs the optimal path in segmentation-recognition lattice, which is the final recognition result. The embedded classifier is first trained at character level on isolated character and then the parameters are updated at string level on string samples.Keywords: Arabic Character, handwritten recognition, Genetic Algorithm.

الخلاصةان تشخیص كتابة الاحرف العربیة في الزمن الحقیقي یعتبر من اكثر التحدیات في مجال التعرف على الاشكال. وهناك دراسات حول التشخیص للاحرف العربیة ما زالت تعتبر من المشاكل المعقده في هذا المجال. الهدف من البحث هو التشخیص للاحرف العربیة بخط الید واستكشاف الجوانب الثلاثة في بحثنا، اولا ان النظامیقوم على ت شخیص بشكل مجزء ضمن الاطار المتكامل للتعرف على خط الید باللغة العربیة، ثانیا،ً ان البارامیترات الخاصة بالتصنیف لعملیة البدء عند مستوى التعلیم لحالة الحرف المخطوط یدویا تقوم بتمییز مستوى الحرف عند مستوىالتدریب.تشخیص المقاطع في اللوحة المهیئة لكتابة الحرف تكون حسب التالي: كتابة الحر ف المقاطع الاولیة، وبعد ذلك یتم جمع المقاطع على التوالي في نموذج ترشیحي.و ثم یتم تصنیف جمیع النماذج في شبكه عبار ة عن مقاطع. وبالاستناد الى الخوارزمیة الجینیة (التبادل، الطفرات، والتوزیع)، فان الاخراج یكون ناتج عن المسار الامثل في للنموذج الترشیحي وهي التي تعتبر الناتج النهائي. یتم تدریب المصنف الأول على مستوى جزءا لا یتجزأ وذلك بعزل حرف على حرف ومن ثم یتم تحدیث المعلمات على مستوى السلسلة على عینات تم حفظها في قاعدة بیانات لمقارنتها مستقبلا بالادخال الجدید.

Keywords

ABSTRACT:- On-line Arabic handwritten character recognition is one of the most challenging problems in pattern recognition field. By now --- printed Arabic character recognition and on-line Arabic handwritten recognition has been gradually practical --- while offline Arabic handwritten character recognition is still considered as "The hardest problem to conquer" in this field due to its own complexity. Recently --- it becomes a hot topic with the release of database --- which is the first text-level database and is concerned about the area of realistic Arabic handwritten character recognition. At the realistic Arabic handwritten text recognition and explore two aspects of the problem. Firstly --- a system based on segmentation-recognition integrated framework was developed for Arabic handwriting recognition. Secondly --- the parameters of embedded classifier initialed at character-level training were discriminatively re-trained at string level. The segmentation-recognition integrated framework runs as follows: the written character is first over-segmented into primitive segments --- and then the consecutive segments are combined into candidate patterns. The embedded classifier is used to classify all the candidate patterns in segmentation lattice. According to Genetic Algorithm --- Crossover --- mutation --- and population --- the system outputs the optimal path in segmentation-recognition lattice --- which is the final recognition result. The embedded classifier is first trained at character level on isolated character and then the parameters are updated at string level on string samples. Keywords: Arabic Character --- handwritten recognition --- Genetic Algorithm.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2017 (1)

2015 (1)

2012 (1)