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J-GLOBAL ID：201802271948687594   整理番号：18A0536686

アラビア語手書き文字認識システムの精度向上に向けて【Powered by NICT】

Arabic handwritten characters recognition system, towards improving its accuracy

著者 (4件)： Sahlol Ahmed. T. (Department of Specific Education, Scientific Research Group in Egypt (SRGE), Damietta University, Egypt) ,  Elhoseny Mohamed (Department of Computers and Information Sciences, Scientific Research Group in Egypt (SRGE), Mansoura University, Egypt) ,  Elhariri Esraa (Department of Computers and Information Sciences, Scientific Research Group in Egypt (SRGE), Fayoum University, Egypt) ,  Hassanien Aboul Ella (Department of Computers and information, Scientific Research Group in Egypt (SRGE), Cairo University, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCOS  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アラビア語手書き文字に対する光学文字認識システム(OCR)の建設に向かっての広範な研究が,各文字の無制限の変化と様々な記述スタイルは大きな研究課題をこれらのシステムな構築する。アラビア語アルファベットシステムでは,各特性は単語中のその位置に依存して異なる形態(三または四)を有していた。本論文では,手書き文字認識システムを提案した。提案したシステムは,良く知られた最適化,コウモリアルゴリズム(BAT),粒子群最適化(PSO),遺伝的アルゴリズム(GA),および灰色オオカミ最適化(GWO)アルゴリズムのセットを用いて実行した。提案したシステムは,良く知られた分類器による試験効率を試験することであった;線形判別分析,サポートベクトルマシンおよびランダムフォレスト。それらの全ての中で,GWOは分類精度と時間効率を大幅に改善した。最先端の方法に比べて,最適化された特徴集合した精度と時間消費の点で特徴集合全体よりも効率的であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *文字認識 ,  アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  単語 ,  サポートベクトルマシン ,  最適化 ,  *手書き文字認識
準シソーラス用語： 最先端 ,  分類精度 ,  ランダムフォレスト ,  線形判別分析 ,  粒子群最適化 ,  *手書き ,  *高精度化 ,  *アラビア語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アラビア語 ,  手書き文字認識 ,  精度向上