روشی کاربردی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست نویس فارسی با استفاده همزمان از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 306

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_ISEE-6-2_008

تاریخ نمایه سازی: 6 دی 1400

چکیده مقاله:

در این مقاله، روشی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست نویس فارسی ارایه می شود. در روش پیشنهادی برای بازشناسی حروف مجزای دست نویس فارسی، از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات به طور همزمان و به منظور اعتبار بیشتر تعیین کلاس خروجی استفاده شده است. در این تحقیق حروف مجزای دست نویس فارسی بر اساس تشابه بدنه اصلی در ۱۸، و بر اساس تشابه ریزحرکات در ۱۱ گروه، گروه بندی می شوند. با توجه به روش پیشنهادی ارایه شده در این پژوهش برای تشخیص نمونه های ناشناخته ورودی، بدنه اصلی و ریزحرکات شناسایی می شوند، اگر گروه های شناسایی شده از بدنه اصلی و ریزحرکات همخوانی داشته باشند، نمونه ناشناخته بازشناسی می شود؛ در غیر این صورت ناهمخوانی پیش آمده با استفاده از الگوریتم تصحیح خطا، تاحد امکان تصحیح می گردد. به منظور کاهش هزینه محاسباتی و افزایش قدرت تفکیک پذیری ویژگی-ها، با استفاده از روش های کاهش ابعاد ویژگی همچون تحلیل جداکننده خطی (LDA) و تحلیل مولفه های اصلی (PCA)، ابعاد بردار ویژگی برای بدنه اصلی از ۱۰۲ ویژگی به ۱۷ ویژگی کاهش می یابد. برای طبقه بندی بدنه اصلی حروف و همچنین برای ریزحرکات از طبقه بند ماشین بردار پشتیبان (SVM) با رویکرد یک در مقابل یک (OVO) استفاده شده است. نتایج بدست آمده نشان می دهند که با استفاده از روش پیشنهادی حدود ۹۸ درصد از حروف مجزای دست نویس فارسی برخط به-درستی بازشناسی می شوند.

کلیدواژه ها:

بازشناسی برخط ، تحلیل جداکننده خطی (LDA) ، تحلیل مولفه های اصلی (PCA) ، حروف مجزای دست نویس فارسی ، ماشین بردار پشتیبان (SVM)

نویسندگان

مجید مرزانی

دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه برق و کامپیوتر - دانشکده مهندسی - دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران

محمد رضوی

استادیار، گروه برق و کامپیوتر - دانشکده مهندسی - دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران

مهران تقی پور گرجی کلایی

دانشجوی دکتری، گروه برق و کامپیوتر- دانشکده مهندسی- دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Razavi. S. M, Kabir. E, "A Database for Recognition of ...
  • Razavi. S. M, Kabir. E, "Recognition of Farsi Online Handwriting," ...
  • Razavi. S. M, Kabir. E, "A Simple Recognition Method for ...
  • Ghods. V, Kabir. E, "A study on usual styles of ...
  • Razavi. S. M, Kabir. E, "Online Recognition of Farsi Handwritten ...
  • Sajedi. H, Jamzad M, Sameti. H, Babaali B, "A Grouping-based ...
  • Mehralian. M. A, Fouladi. K, "The Recognition of Online Handwritten ...
  • Mehralian. M. A, Fouladi. K, "The Recognition of Online Handwritten ...
  • V. Ghods, E. Kabir, “Feature Extraction for Online Farsi Characters,” ...
  • Soleymani. Baghshah, M, Bagheri Shouraki. S, Kasaei. S, "A Novel ...
  • Tagougui, N., Kherallah, M., Alimi, A.M., "Online Arabic Handwriting Recognition: ...
  • Huang, B.Q., Zhang, Y.B., Kechadi, M-T., "Preprocessing Techniques for Online ...
  • Faradji, F., Faez, K., Nosrati, S.M, "Online Farsi Handwritten Words ...
  • Singh, V., Kumar, B., Patnaik, T., "Feature Extraction Techniques for ...
  • Ghods, V., Kabir, E., "Feature Extraction for Online Farsi Characters," ...
  • Biem, A., "Minimum Classification Error Training for Online Handwriting Recognition," ...
  • Harouni, M., Dzulkifli, M., Rasouli, A.; "Deductive Method for Recognition ...
  • Sidaoui, B., Sadouni, K., "OVA Tree Multiclass Framework for support ...
  • Bahlmann, C., Hassdonak, B., Burkhardt, H., "On-line Handwriting Recognition with ...
  • T.Al-Tanni, A., Al-Haj, S., "Recognition of On-line Arabic Handwritten Characters ...
  • نمایش کامل مراجع