ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Character Recognition System for Handwritten Arabic Corpus Implementing Neural Networks

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Al-Dulaimi, Buthainah F. (Author)
مؤلفين آخرين: Jamil, Layla Safwat (Co-Author)
المجلد/العدد: مج5, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 112 - 134
DOI: 10.34279/0923-005-002-010
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 707741
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

28

حفظ في:
LEADER 03202nam a22002417a 4500
001 0263589
024 |3 10.34279/0923-005-002-010 
044 |b العراق 
100 |9 369402  |a Al-Dulaimi, Buthainah F.  |e Author 
245 |a Character Recognition System for Handwritten Arabic Corpus Implementing Neural Networks 
260 |b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |c 2013 
300 |a 112 - 134 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a قدم هذا البحث طريقة لتمييز الرموز باستخدام التقنية الرقمية في الشبكات العصبونية (النيرونية). تتكون مدونات اللغة الكاملة عادة من مجاميع الرموز والنصوص في لغات مختلفة ولكنها ليست مترجمة من لغة إلى أخرى وإنما مستخدمة في اللغة ولكنها لفضها ومعناها يعود للغتها الصلية. ويكون تمييز الرموز والحروف بالنسبة إلى معناها الفعلي في لغتها الأصلية مرتبطا لحد ما بمعنى الرمز. لقد تم تدريب الشبكة العصبونية المقترحة في هذا البحث على جميع مفردات الرموز والحروف المتوفرة في اللغة العربية. \ وقد بينت النتائج التجريبية حالات دراسية للحروف والرموز المستخدمة في اللغة العربية بأشكالها وأنواعها المختلفة، وتم حساب الدقة للرموز والحروف التي تم تمييزها. وبالإضافة لطرق التدريب والتمييز فقد اشتملت الدراسة أيضاً على إدراج تلفض أصوات الحروف والرموز عند تمييزها. \   |b This research presents a method for character recognition using digitized neural network technique. A corpus of language consists of sets of characters and texts in different languages that are not translated into each other. The recognition of the characters of corpus consists of original characters in each language, matched as far as possible in terms of character type. The proposed neural network is trained on the full Arabic characters data available. Experimental results show case studies of the Arabic characters in different styles or drawings and the accuracies are calculated for the recognized characters. In addition to training and recognition methods, sound of the recognized Arabic character were played too. 
653 |a برمجه الحروف العربية 
653 |a لغات البرمجة 
653 |a البرمجة (حاسبات إلكترونية) 
700 |9 369403  |a Jamil, Layla Safwat  |e Co-Author 
773 |4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات  |6 Information Science & Library Science  |c 010  |e Iraqi Journal of Information Technology  |f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt  |l 002  |m مج5, ع2  |o 0923  |s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |v 005  |x 1994-8638 
856 |u 0923-005-002-010.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a HumanIndex 
999 |c 707741  |d 707741 

عناصر مشابهة