Textextrahering från den naturliga scenbilden är fortfarande en besvärlig uppgift att utföra. Detta dokument ger ett nytt bidrag och föreslår en lösning för kursiv scentextanalys, i synnerhet erkännande av arabisk scentext, som framträdde i den oinskränkta miljön. Den hierarkiska underprovtagningstekniken är anpassad för att undersöka potentialen genom att subsampla fönsterstorleken på det givna scentextprovet. Den djupt lärande arkitekturen presenteras genom att beakta komplexiteten i det arabiska skriptet. De utförda experimenten ger 96.81% noggrannhet på teckennivå. Jämförelsen av den arabiska scentexten med handskrivna och tryckta data beskrivs också. Abstract-Texten utdrag från den naturliga scenen bilden är fortfarande en besvärlig uppgift att utföra. Detta dokument ger ett nytt bidrag och föreslår en lösning för kursiv scentextanalys, i synnerhet erkännande av arabisk scentext, som framträdde i den oinskränkta miljön. Den hierarkiska subsamplingstekniken är anpassad för att undersöka potentialen genom att subsampla fönsterstorleken på det givna scentextprovet. Den djupt lärande arkitekturen presenteras genom att beakta komplexiteten i det arabiska skriptet. De utförda experimenten ger 96.81% noggrannhet på teckennivå. Jämförelsen av den arabiska scentexten med handskrivna och tryckta data beskrivs också.
Referensreferensreferens har använt CNN som en djupt lärande klassificering för arabiska scen textigenkänning.
Sub-sampling Approach for Unconstrained Arabic Scene Text Analysis by Implicit Segmentation based Deep Learning Classifier
{'venue': None, 'journal': 'Global journal of computer science and technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}