ONLINE ARABIC TEXT RECOGNITION USING STATISTICAL TECHNIQUES
| dc.contributor.author | AL-HELALI BALIGH MOHAMMED AHMED | |
| dc.date | 2016 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T04:36:34Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T04:36:34Z | |
| dc.degree.department | College of Computer Science and Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | زاد الانتشار الواسع لاجهزة اللمس والادوات التي تدعم الكتابة الالكترونية بالقلم او باليد من الطلب على انظمة التعرف على الكتابة الآنية. ان لهذه التقنية تطبيقات مهمة من ضمنها بيئات التعليم الذكي و التطبيقات التجارية و غيرها. ان الغرض من هذه الرسالة اجراء بحث علمي للتعرف على الكتابة الأنية العربية. يتضمن هذا البحث المراحل المختلفة من نظم التعرف على النصوص. على وجه الخصوص, مزيد من التركيز سيكون على التقنيات الاحصائية و قابليتها للتطبيق على التعرف على الكتابة الآنية العربية. قمنا في هذه الرسالة بمسح شامل للدراسات السابقة. كما قمنا أيضاً بتطوير العديد من الأساليب لاستخدامها في المراحل المختلفة للتعرف على الكتابة الآنية العربية. احدى اسهامات هذه الرسالة هو الطريقة المطورة للتعامل مع النقاط و الهمزات و ما في حكمها والتي تسمى "الكتابة المتأخرة" وذلك باخذها بالاعتبار في مختلف المراحل من اجل تحسين الاداء الاجمالي. وقد قمنا بالاختبار المكثف للعديد من المميزات الاحصائية الجديدة والمكون من مرحلتين, الاولى لاستخراج المميزات المحلية والثانية لحساب العديد من الاحصائيات عليها. كذلك فإن البيانات المستخدمة هي من قاعدة بيانات كتابة عربية آنية بدون قيود مما يعني الحاجة للتعامل مع صعوبات اضافية مثل الترابط و التغاير و صعوبات النقاط و علامات الترقيم. هذا وقد تم عرض نتائج التقنيات والطرق المقترحة وتحليلها بعد تطبيقها على مستوى الحروف المقسمة واجزاء الكلمات والنصوص المكتوبة. اضافة الى ذلك يمكن استخدام الطرق المقدمة في العديد من المجالات مثل التعرف والتحقق من الكاتب والتحليل والتقصي الجنائي للكتابة اليدوية وانظمة التحقق من التوقيع. اخيراً تختتم هذه الرسالة بتلخيص الاستنتاجات من عملنا هذا وكذلك اتجاهات البحث المستقبلية. | |
| dc.identifier.other | 3019 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1332 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | ONLINE ARABIC TEXT RECOGNITION USING STATISTICAL TECHNIQUES | |
| dc.type | Thesis |