اعتماد الشبكة العصبية الالتفافية لتحديد نصوص الكتابة اليدوية العربية دون اتصال بالإنترنت
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في الوقت الحاضر ، يوجد في معظم المنظمات والحكومات كمية هائلة من المستندات المكتوبة بخط اليد التي تم إنشاؤها عبر معاملاتها اليومية. أصبح الان من الضروري استخدام تقنيات الحاسوب للتعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد وقراءتها. طرق معالجة الصور قادرة على تحديد المشاكل الصعبة وتبسيط الإجراءات من خلال تحويل المستندات المكتوبة بخط اليد إلى صيغة رقمية. في السنوات السابقة قامت دراسات حول تمييز الحروف الهجائية العربية المكتوبة بخط اليد على نطاق واسع. هذه الدراسة تقدم مجموعة بيانات تحتوي على الكتابة بخط اليد العربي ويمكن استخدامها لتقييم أداء نظام تحديد هوية الكاتب غير المتصل بالإنترنت. الحروف الهجائية المكتوبة بخط اليد معقدة التصنيف لسبب أنه يوجد كثير من تقنيات الكتابة اليدوية و المتنوعة ، والفرق في شكل وحجم الحروف ، وزاوية الكتابة. يتم منح مجموعة متنوعة من طرق الكتابة باللغة العربية بخط اليد هنا إلى جانب أدائها. في هذه الورقة ، قمنا حاليا بإجراء تحليل شامل لنظام تحديد هوية الكاتب وقدمنا تصنيفا لقاعدة البيانات ، وتقنيات استخراج الميزات ، كتصنيف تقليدي لتحديد هوية الكاتب. حقق هذا المخطط أكبر دقة اعتراف بنسبة 99.36٪ استنادا إلى بعض تقنيات استخراج الميزات ومصنف الشبكة العصبية الالتفافية (CNN).
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.