استخدام تقنية التحويل الرياضي في تمييز الحروف العربية المطبوعة المنفصلة Using mathematical transform technique to recognize the printed isolated arabic charactes

Abstract

تم تصميم خوارزمية لتمييز الحروف العربية المطبوعة المنفصلة وهي 62 حرف (أولي، وسطي، نهائي) في المرحلة الأولى للخوارزمية أنجز على النمط الداخلي عمليات المعالجة الأولية كالتمركز (centroid) وتطبيع الحجم (size normalization) وعرض الخطة (stroke) والتي تبعتها عملية استخلاص الصفات باستخدام إحدى تقنيات التحويل الرياضي وهي تحويل فوريير السريع ثنائي الأبعاد (2D FFT) وتعيين المعاملات المكافئة إحصائيا من المعاملات المحسوبة وفي المرحلة الثانية (التمييز) استخدم دوال أقل مسافة للتعرف على أعلى درجة تشابه ينسب النمط المجهول إلى الصنف الذي تكون المسافة بين متجه صفاته ومتجه صفات النمط المجهول الأقل اختبرت خوارزمية التمييز باستخدام 744 نموذجا من الحروف العربية المطبوعة (12 نموذجا لكل حرف) مختلفة عن العينة التعليمية (learnig set) وتم الحصول عليها من طابعات مختلفة نوع أوليفتي (Olivetti editor 4) متشابهة في الحجم وشكل الحروف وكانت نسبة التمييز 952 ، والخطأ 48 ونسبة الرفض صفر وذلك باستخدام منظومة الوثائق (VIPS 2000) والحاسبة (Mini6)

An algorithm has been designed to recognize the printed isolated Arabic characters which are 62 letters (primary intermediate and final) In the first stage of the algorithm preprocessing operations including adjusting the centre of the input character and in addition to size and stroke width normalization are carried out on the input pattern This is followed by extracting of features using one of the mathematical transform techniques which is the two dimensional Fast Fourier Transform (2D FFT) and determining the most statistically efficient's coeffs from the calculated coefficient In the second stage (recognition) a minimum distance function is used to calculate degrees of similarity and assignes the input pattern to the class which has the higher degree of similarity The developed recognition algorithm is tested using 744 samples of printed characters (12 samples for each class) different from learning set and have been obtained from different typewriters (Olivetti Editor 4) similar in size and shape characters The percentage of successful recognition is 952% error is 48 % the rejection is zero The correlative systemVIPS 2000 and the computer mini6 is used