ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Arabic Language Character Recognition using Walsh-Hadamard Transform (WHT) vs. Discrete Fourier Transform (DFT)

المصدر: مجلة العلوم الإنسانية والتطبيقية
الناشر: جامعة المرقب - كلية الآداب والعلوم قصر الأخيار
المؤلف الرئيسي: Gamati, EmadEddin (Author)
مؤلفين آخرين: Soliman, Amani M. (Co-Author) , Elbokhare, Anisa F. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع8
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 349 - 356
رقم MD: 1026868
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: AraBase, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Arabic OCR | Word Extraction | Pattern Recognition | Segmentation | Segmentation-Free | printed AOCR | sliding window | WHT | DCT
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
LEADER 02295nam a22002537a 4500
001 1764488
041 |a eng 
044 |b ليبيا 
100 |9 556446  |a Gamati, EmadEddin  |e Author 
245 |a Arabic Language Character Recognition using Walsh-Hadamard Transform (WHT) vs. Discrete Fourier Transform (DFT)  
260 |b جامعة المرقب - كلية الآداب والعلوم قصر الأخيار  |c 2019  |g ديسمبر 
300 |a 349 - 356 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b One of the common used methods for text recognition (especially with Arabic text), is the usage of character Databases for driving the training and validation (for all the different methods that are used for preprocessing, segmentation and recognition). There are no inclusive and dependable databases for all Arabic letters particularly when considering the four different shapes for each Arabic character (based on the character position inside the word). In [1], the researchers presented a new Arabic Optical Character Recognition "AOCR" approach called "sliding window for printed AOCR" method (segmentation-free character recognition independent of a lexicon of words). It works based on matching the content of the targeted text image/document with a small pre-prepared database to find the positions of the recognized characters in the scanned image. The AOCR experiment is implemented using WHT/DCT and is applied using three different font types and nine different font sizes. In this paper, we tested the same proposed "AOCR" method using a different implementation (WHT/DFT). 
653 |a اللغة العربية  |a الاحرف البصرية  |a التجزئة 
692 |b Arabic OCR  |b Word Extraction  |b Pattern Recognition  |b Segmentation  |b Segmentation-Free  |b printed AOCR  |b sliding window  |b WHT  |b DCT 
700 |9 556452  |a Soliman, Amani M.  |e Co-Author 
700 |9 556450  |a Elbokhare, Anisa F.  |e Co-Author 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 022  |e Journal of Humanities and Applied Sciences  |l 008  |m ع8  |o 0630  |s مجلة العلوم الإنسانية والتطبيقية  |v 000 
856 |u 0630-000-008-022.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a AraBase 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1026868  |d 1026868 

عناصر مشابهة