Recognition of Off-line Handwritten Arabic (indian) Numerals Using Multi-scale Features and Support Vector Machines vs. Hidden Markov Models

ةـصلاخلا : ةيبرعلا ماقرلأا ىلع يئاقلتلا فرعتلل ةقيرط ةقرولا هذه فصت ) ةيدنهلا ( بساحلاب لاصتا نود ديلا طخب ةبوتكملا مادختساب تاهجتملا معد تانيآام ةيفخملا فوآرام جذامنو . ةعسومو ،ةطسوتمو ،ةيلحم سيياقملل تازيمم مادختسا متو . ىلإ لوصولا مت ةيلمعلا براجتلا للاخ نمو تاريغتملا ميق يتلا تاهجتملا معد تانيآامل يطعت ،لماشلا ثحبلل مزراوخ مادختسا للاخ نم فرعتلا تلادعم ىلعأ ةفاضإ مت كلذ ىلإ ت فينصتلا جئاتن ةنراقم تاهجتملا معد تانيآامل ةيفخملا فوآرام جذامنل ةلباقملا فينصتلا جئاتنب . ثحبلا اذه مدختسي نم تانايب ةدعاق 44 اًبتاآ م ع 48 يلامجإب مقر لكل ةنيع 21120 ةنيع . م ت دقو تاهجتملا معد تا نيآام تافنصم بيرد ت جذا منو رادقمب ةيفخملا فوآرام 75 ةيقبتملا تانايبلا عم اهرابتخاو تانايبلا نم ٪ . نع ترفسأو اًض يأ اهمادختسا م ت د قف رابتخلااو بيردتلا تانايب ماسقأ ةيقب امأ هباشم ءادأ . تققح دقو لادعم طسوتم فرعتلا ت 99.83 و ٪ 99.00 تبثو ،يلاو تلا ى لع ة يفخملا فوآرام جذامنو تاهجتملا معد تانيآام تافنصم مادختساب ٪ ماقرلأا عيمجل لضفأ تاهجتملا معد تانيآام فنصم نأ . بتاكلا ىوتسم ىلع ةنراقملا امأ ) بتاكلا 34 ى لإ 44 ( ترهظأ ف معد تا نيآام فنصم جئا تن نأ ن تقاف تاهجتملا مهرابتخا مت نيذلا باتكلا عيمجل ةيفخملا فوآرام جذامن فنصم جئات . تاهجتملا معد تانيآام فنصمل فينصتلا ءاطخأ ليلحت مت امآ . ة يبرعلا ما قرلأا ى لع فرعتلا يف ا هتيلاعف تاهجتملا معد تا نيآام فنصمو سييا قملا ةدد عتم تاز يمم مادختساب ثحبلا اذهب ةدراولا ةقيرطلا تتبثأو ) دنهلا ةي ( ةيفخملا فوآرام جذامن فنصم ىلع اهقوفتو ،بساحلاب لاصتا نود ديلا طخب ةبوتكملا . ثحبلا حيتا فم : ة يبرعلا ما قرلأا ى لع ي للآا فر عتلا ) ة يدنهلا ( ،فور حلا ى لع يآذ لا فر عتلا ، تا هجتملا م عد تا نيآام فنص م ، جذا من فنص م ةيفخملا فوآرام ،ديلا طخب ةبوتكملا ماقرلأا ىلع فرعتلا ، تازيمملا جارختسا ،ةيرايعملا .