Sammanfattning av denna webbsida: Problemuttalande: Offline-igenkänning av handskriven arabisk text väntar på korrekta igenkänningslösningar. De flesta av de arabiska bokstäverna har sekundära komponenter som är viktiga för att känna igen dessa bokstäver. Dessa komponenter har dock stora skrivvariationer. Vi siktade på att förbättra funktionen extraktion skede i att erkänna handskriven arabisk text. Tillvägagångssätt: I denna studie föreslog vi ett nytt dragextraktionssätt för handskrivna arabiska bokstäver. Försegmenterade bokstäver delades först in i huvudkropp och sekundära komponenter. Då ögonblicksfunktioner extraherades från hela bokstaven samt från huvudkroppen och de sekundära komponenterna. Med hjälp av multi-objektiv genetisk algoritm valdes effektiva funktionsundergrupper. Slutligen utvärderades olika undergrupper av funktioner enligt deras klassificeringsfel med hjälp av en SVM-klassificering. Resultat: Det föreslagna tillvägagångssättet förbättrade klassificeringsfelet i samtliga undersökta fall. Till exempel, förbättringar av 20-feature undergrupper av normaliserade centrala ögonblick och Zernike ögonblick var 15 respektive 10%, respektive. Slutsats/Rekommendationer: Extrahera och välja statistiska funktioner från handskrivna arabiska bokstäver, deras huvudkroppar och deras sekundära komponenter som funktionsundergrupper som ger högre igenkänningsnoggrannhet jämfört med undergrupper av hela bokstäverna ensam.
G. Abandah m.fl. I REF föreslogs en ny metod för extrahering av funktioner för handskrivna arabiska tecken där de försegmenterade tecknen först delades in i dess huvuddel och sekundära komponenter.
Novel Moment Features Extraction for Recognizing Handwritten Arabic Letters
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}