Online Persian/Arabic Writer Identification using Gated Recurrent Unit Neural Networks
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 14، شماره: 3
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 128
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-14-3_009
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Conventional methods in writer identification mostly rely on hand-crafted features to represent the characteristics of different handwritten scripts. In this paper, we propose an end-to-end model for online text-independent writer identification on Persian/Arabic online handwritten scripts by using Gated Recurrent Unit (GRU) neural networks. The method does not require any specific knowledge for handwriting data analysis. Because of the exclusive ability of deep neural networks, we just represented our data by Random Strokes (RS) representations, which are differential horizontal and vertical coordinates extracted from different handwritings with a predefined length. This representation is a context independent representation. Therefore, this writer identification at RS level is more general than character level or word level in identification systems, which require character or word segmentation. The RS representation is then fed to a GRU neural network to represent the sequence for final classification. All RS features of a writer are then classified independently, and in the final stage, the posterior probabilities are averaged to make the final decision. Experiments on KHATT database, which consists of online handwritings of Arabic writers, gave us ۱۰۰% accuracy on ۱۰ writers and ۷۶% accuracy on ۵۰ writers, which is much better than previous works on online Persian/Arabic writer identification.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahsa Aliakbarzadeh
Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
Farbod Razzazi
Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
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 :