Recognition of Handwritten Persian Two-digit Numerals Using a Novel Hybrid SVM/HMM algorithm
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 10، شماره: 3
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 74
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-10-3_002
تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1402
چکیده مقاله:
There is a vast range of potential applications for recognition of handwritten Persian / Arabic digits (e.g. banking transactions, business registration forms and postal code recognition to name a few). In this paper, a new method is presented for automatic recognition of joint two-digit Persian numerals. The proposed method is composed of a combinational structure of Support Vector Machines (SVM) and a Hidden Markov Models (HMM). In this approach, we used SVM and HMM for classification and segmentation goals respectively. Due to the higher performance of SVM in classification with respect to HMM, the main core of recognition is an SVM classifier. In contrast, we used HMM to detect the location of the boundary for two-digit numerals. To evaluate the method, we employed a selection of HADAF Persian isolated characters corpus. We employed a ۴ scale Gabor filter bank (۲۴, ۱۲, ۶ and ۳ scales) in ۶ directions (۰, ۳۰, ۶۰, ۹۰, ۱۲۰, ۱۵۰ degrees) for feature extraction. The results showed the digit recognition rate of about ۹۸.۷۵ percent for the proposed algorithm on Persian two-digit numerals, while the recognition rates were ۹۸.۵۸ and ۹۵.۹۳ for separate SVM and HMM engines on isolated characters respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Moradi
Electrical and Computer Engineering Department, 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 :