Arabic (Indian) Handwritten Digits Recognition Using Multi feature and KNN Classifier
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تقدم هذه الورقة نظام التعرف على أرقام مكتوبة بخط اليد العربية على أساس الجمع بين أساليب الاستخراج متعددة المزايا، مثل الملف الجانبي العلوي، ورأسية _ الإسقاط الأفقي وتحويل جيب التمام منفصلة مع الانحراف المعياري. يتم استخراج هذه الميزات من الصورة بعد تقسيمها الى عدة كتل. المصنف KNN يستخدم لغرض التصنيف. يتم اختبار هذا العمل مع قاعدة بيانات ADBase القياسية (الأرقام العربية)، والتي تتكون من 70,000 أرقام تم كتابتها من قبل 700 شخص مختلف. في النظام المقترح يستخدم 60000 صورة رقم لمرحلة التدريب و 10000 صورة رقم في مرحلة الاختبار. حقق هذا العمل دقة تعرف على الارقام مقدارها 97.32٪.
تفاصيل المقالة
كيفية الاقتباس
[1]
"Arabic (Indian) Handwritten Digits Recognition Using Multi feature and KNN Classifier", JUBPAS, م 26, عدد 4, ص 10–17, 2018, doi: 10.29196/jub.v26i4.679.
إصدار
القسم
Articles
كيفية الاقتباس
[1]
"Arabic (Indian) Handwritten Digits Recognition Using Multi feature and KNN Classifier", JUBPAS, م 26, عدد 4, ص 10–17, 2018, doi: 10.29196/jub.v26i4.679.