Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

Handwriting Recognition of Arabic Letters Using Pattern Recognition Approaches

Oluşturulma Tarihi: 18-09-2017

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Yüksek Lisans Tezi

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmamış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: İngilizce

Konu(lar): TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): Douma, Aisha Ahsein Mohamed (Yazar),

Emeği Geçen(ler): Şengül, Gökhan (Danışman),

Anahtar Kelimeler

Arabic Alphabet, Artificial Neural Network, Local Binary Pattern,Histogram of Oriented Gradient, Gray Level Co-occurrence Matrix


Özet

Handwriting recognition is the process of detecting and converting letters writtenby humans into machine-encoded forms to improve the interaction betweenhumans and machines in many fields like office automation, banking andbusiness. In this thesis, we apply four recognition methods for Arabic lettersrecognition, namely gray level co-occurrence matrix (GLCM), local binary patternrecognition (LBP), artificial neural network (ANN) and histogram of orientedgradients (HOG). The three methods, GLCM, LBP and HOG are used for featureextraction. In ANN we use the intensity values of pixels for input of the neuralnetwork. For classification the K-Nearest Neighbor (KNN) is used for the LBP,GLCM and HOG. To evaluate the results of each method, Confusion Matrix (CM)technique is used. The results show that HOG have the highest accuracy, whilethe least accuracy is achieved by GLCM.


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 0
    • Toplam: 2441
  • Online
    • Ziyaretçi: 54
    • Üye: 0
    • Toplam: 54

Detaylı İstatistikler