ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Arabic Text Classifiation Using Features Cooperation and Dynamic Learners Fusion

العنوان بلغة أخرى: تصنيف النصوص العربية باستخدام معايير تعتمد مبدأي التعاون والإنصهار التعليميين
المصدر: مجلة التواصل اللساني
الناشر: مؤسسة العرفان للإستشارات التربوية والتطوير المهني
المؤلف الرئيسي: Azizi, Nabiha (Author)
مؤلفين آخرين: Tlili-Guiassa, Yamina (auth)
المجلد/العدد: مج16, ملحق
محكمة: نعم
الدولة: المغرب
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 21 - 36
ISSN: 0851-6774
رقم MD: 597134
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: In this paper, we describe a new approach for Off-line Arabic handwriting recognition using optimized multiple classifier system (MCS). Our strategy is based on Dynamic classifiers selection paradigm. It rests on proposed DECS-LR algorithm (Dynamic Ensemble of Classifiers Selection by Local Reliability) which is enriched the selection criterion by incorporating a new Local-Reliability measure and chooses the most confident ensemble of classifiers to label each test sample dynamically. On two databases sets using three fusion methods (voting, weighted voting), we can clearly show the effectiveness of the selection methods based on local accuracy estimation. We analyze that presented experimental results are encouraging and open other perspectives in the domain of classifiers selection especially speaking for Arabic Handwritten word recognition.

ISSN: 0851-6774

عناصر مشابهة