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

Authors

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

Abstract:

در این مقاله، روشی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی ارایه می‌شود. در روش پیشنهادی برای بازشناسی حروف مجزای دست‌نویس فارسی، از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات به‌طور همزمان و به‌منظور اعتبار بیشتر تعیین کلاس خروجی استفاده شده‌است. در این تحقیق حروف مجزای دست‌نویس فارسی بر اساس تشابه بدنه اصلی در 18، و بر اساس تشابه ریزحرکات در 11 گروه، گروه‌بندی می‌شوند. با توجه به روش پیشنهادی ارایه‌شده در این پژوهش برای تشخیص نمونه‌های ناشناخته ورودی، بدنه اصلی و ریزحرکات شناسایی می‌شوند، اگر گروه‌های شناسایی شده از بدنه اصلی و ریزحرکات همخوانی داشته‌باشند، نمونه ناشناخته بازشناسی می‌شود؛ در غیر این‌صورت ناهمخوانی پیش‌آمده با استفاده از الگوریتم تصحیح خطا، تاحد امکان تصحیح می‌گردد. به‌منظور کاهش هزینه محاسباتی و افزایش قدرت تفکیک‌پذیری ویژگی-ها، با استفاده از روش‌های کاهش ابعاد ویژگی همچون تحلیل جداکننده خطی (LDA) و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)، ابعاد بردار ویژگی‌ برای بدنه اصلی از 102 ویژگی به 17 ویژگی کاهش می‌یابد. برای طبقه‌بندی بدنه اصلی حروف و همچنین برای ریزحرکات از طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان (SVM) با رویکرد یک در مقابل یک (OVO) استفاده شده‌است. نتایج بدست‌آمده نشان می‌دهند که با استفاده از روش پیشنهادی حدود 98 درصد از حروف مجزای دست‌نویس فارسی برخط به-درستی بازشناسی می‌شوند.

Upgrade to premium to download articles

Already have an account?login

similar resources

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

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 18، و بر اساس تشابه ریزحرکات در 11 گروه، گروه بندی می شوند. با توجه به روش پیشنهادی ار...

full text

بازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی بر اساس تشخیص گروه بدنه اصلی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

In this paper a new method for the online recognition of handwritten Persian characters has been proposed which uses a set of simple features and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The task of preprocessing allows us to equalize feature vectors from different characters. This algorithm is implemented in two steps. In the first step, input character is classified into one of eighteen ...

full text

بازشناسی حروف مجزای برخط فارسی

در این پایان نامه، 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 استفاده شده است. در این تحقیق حروف مجزای دست نویس فارسی بر اساس تشابه بدنه اصلی در 18، و بر اساس تشابه ریزحرکات در 11 گروه، گروه بندی می شوند. برای مثال، سیستم برای حرف «چ»، بدنه اصلی و ریزحرکات را شناسایی...

15 صفحه اول

بازشناسی حروف برخط فارسی با استفاده از ویژگی‌های ساختاری

در این مقاله گروه‌بندی و بازشناسی حروف تنهای فارسی که به صورت برخط نوشته شده باشند، بر اساس ویژگی‌های ساختاری آن‌ها ارائه شده است. حروف بر اساس شکل و ساختار نوشتاری بدنه اصلی آن‌ها به 9 گروه تقسیم می‌شوند. پس از استخراج ویژگی‌ها، گروه‌بندی با استفاده از درخت تصمیم انجام می‌شود. بازشناسی نهایی حروف با توجه به ساختار اجزای کوچک آن‌ها در هر گروه صورت می‌پذیرد. با توجه به این که در این مقاله از روش...

full text