Den tekniska utvecklingen och förfiningen i kameror och prylar får forskare att fokusera på bildanalys och textförståelse. De djuplärande teknikerna visade sig väl kunna bedöma potentialen för att klassificera text från naturliga scenbilder som rapporterats under de senaste åren. Det finns många olika metoder för djupinlärning som kan användas för att på ett effektivt sätt upptäcka och känna igen text från bilder. I detta arbete presenterade vi den arabiska scenen textigenkänning med hjälp av Convolutional Neural Networks (ConvNets) som en djupt lärande klassificerare. Eftersom scenens textdata är sned och skev, så för att hantera maximala variationer, använder vi fem orienteringar när det gäller enstaka förekomst av ett tecken. Träningen är formulerad genom att behålla filterstorlek 3 x 3 och 5 x 5 med stegvärde som 1 och 2. Under textklassificeringsfasen tränade vi nätverk med olika inlärningshastigheter. Vår strategi rapporterade uppmuntrande resultat om erkännande av arabiska tecken från segmenterade arabiska scenbilder.
Ahmed m.fl. REF presenterade textigenkänning som antog konvolutionella neurala nätverk (CNN) som deras djuplärande klassificerare för att upptäcka och känna igen arabisk text.
Deep learning based isolated Arabic scene character recognition
{'venue': '2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR)', 'journal': '2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}