Logo Detection In Arabic Documents Using Multi Smearing Method And Decision Tree
| العنوان بلغة أخرى: |
الكشف عن الشعار في الوثائق العربية باستخدام طريقة التلطيخ المتعدد وشجرة اتخاذ القرار |
|---|---|
| المصدر: | مجلة المنصور |
| الناشر: | كلية المنصور الجامعة |
| المؤلف الرئيسي: | عبدالمنعم، مثيل عماد الدين (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Abdlmunim, Matheel Emad AL-Deen |
| مؤلفين آخرين: | عباس، هيثم كريم (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | ع27 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| الصفحات: | 1 - 14 |
| DOI: |
10.36541/0231-000-027-003 |
| ISSN: |
1819-6489 |
| رقم MD: | 806547 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink, HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Logo detection | run length smearing | feature extraction | decision tree | classifying logo
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 04809nam a22002777a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 0180908 | ||
| 024 | |3 10.36541/0231-000-027-003 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |9 426874 |a عبدالمنعم، مثيل عماد الدين |g Abdlmunim, Matheel Emad AL-Deen |e مؤلف | ||
| 245 | |a Logo Detection In Arabic Documents Using Multi Smearing Method And Decision Tree | ||
| 246 | |a الكشف عن الشعار في الوثائق العربية باستخدام طريقة التلطيخ المتعدد وشجرة اتخاذ القرار | ||
| 260 | |b كلية المنصور الجامعة |c 2017 | ||
| 300 | |a 1 - 14 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |b The detection of logo techniques play significant role for document image analysis and retrieval. In this paper, an effective logo detection method in Arabic document images has been proposed. In the proposed technique different logos can be detected based on extracting features that will distinguish logo from other non-logo parts of document like text, graph, table, and also stamp. This model is divided into three main stages. The first stage is smearing stage, where the document image has been smeared in multi directions to segment image to different blocks represent foreground objects of document. The second stage is to extract appropriate and significant features from these blocks by bounding blocks into rectangles. The third stage is performing decision tree that consist of a number of rules that will be applied to block features to correctly classify logo from non-logo objects. The proposed technique overcome many problem of logo detection like logos that contains separated parts, logos with text, and logo with noise. This technique has been tested and evaluated on dataset containing variety of Arabic document images of different colors, shapes and resolutions. Experimental results exhibit its performance in detecting logos with 96% for accuracy and 98% for precision. | ||
| 520 | |a تلعب تقنيات الكشف عن الشعار دورا مؤثرا في عملية تحليل واسترجاع الوثائق المصورة. في هذا البحث تم اقتراح تقنية فعالة في الكشف عن الشعار في الوثائق العربية. حيث يمكن في هذا الطريقة المقترحة الكشف عن أنواع مختلفة من الشعارات بالاعتماد على استخراج الصفات والتي من خلالها يمكن تمييز الشعار من الأجزاء الأخرى للوثيقة مثل النص والرسم والجدول والختم. هذه التقنية تتكون من ثلاثة مراحل أساسية. المرحلة الأولى هي مرحلة التلطيخ باتجاهات متعددة للوثيقة لأجل تجزئة الصورة إلى كتل تمثل الأشياء الأمامية من الوثيقة. المرحلة الثانية هي لأجل استخراج الملامح المناسبة والمؤثرة من هذه الكتل بواسطة ربط الكتل على شكل مستطيلات. المرحلة الثالثة هي تنفيذ شجرة اتخاذ القرار التي تتكون من عدد من القواعد التي يتم تطبيق صفات الكتل عليها ليتم تصنيف الشعار عن الأجزاء الأخرى التي لا تمثل الشعار. في تقنية الكشف هذه تم التغلب على عدة مشاكل في الكشف عن الشعار منها الشعارات التي تحتوي على أجزاء منفصلة والشعارات التي تحتوي على نص وكذلك الشعارات المشوشة. تم اختبار وتقييم الطريقة المقترحة على مجموعة من البيانات التي تحتوي أنواع مختلفة من الوثائق العربية المصورة بمختلف الألوان والأشكال والدقة. من خلال النتائج المستخلصة من التجارب لقياس كفاءة التقنية فأن نسبة الصحة في الكشف عن الشعار كانت 96% بينما نسبة الدقة كانت 98%. | ||
| 653 | |a الوثائق العربية |a استرجاع المعلومات |a اتخاز القرار | ||
| 692 | |b Logo detection |b run length smearing |b feature extraction |b decision tree |b classifying logo | ||
| 773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 003 |e Al Mansour Journal |f Maǧallaẗ al-manṣūr |l 027 |m ع27 |o 0231 |s مجلة المنصور |v 000 |x 1819-6489 | ||
| 700 | |9 258248 |a عباس، هيثم كريم |g Abass, Haithem Kareem |e م. مشارك | ||
| 856 | |u 0231-000-027-003.pdf | ||
| 930 | |d n |p y | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 995 | |a HumanIndex | ||
| 999 | |c 806547 |d 806547 | ||
عناصر مشابهة
-
Classification and Retrieving Printed Arabic Document Images Based on Bagged Decision Tree Classifier
بواسطة: عبدالمنعم، مثيل عماد الدين منشور: (2019) -
Documents Image Classification and Retrieval Based on Logo Recognition
بواسطة: Jabber, Mohanad Sameer منشور: (2017) -
Document Image Retrieval from Incomplete Queries Using Texture Features
بواسطة: عبدالمنعم، مثيل عماد الدين منشور: (2014) -
Sentences Ordering Approach for Multi-Document Summarization in Domain Specific Text Documen
بواسطة: Al Nuaimy, Hamid Ali منشور: (2016) -
Automatic ontology-based document annotation for Arabic information retrieval
بواسطة: Kaloub, Ashraf I. منشور: (2013)
