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J-GLOBAL ID：202102225976450820   整理番号：21A1474073

アラビア語OCRシステムのための全体的技術【JST・京大機械翻訳】

A Holistic Technique for an Arabic OCR System

著者 (5件)： Nashwan Farhan M. A. (Department of Electronics and Electrical Communications, Cairo University, Giza 12613, Egypt) ,  Rashwan Mohsen A. A. (Department of Electronics and Electrical Communications, Cairo University, Giza 12613, Egypt) ,  Al-Barhamtoshy Hassanin M. (Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Abdou Sherif M. (Faculty of Computers & Information, Cairo University, Giza 12613, Egypt) ,  Moussa Abdullah M. (Department of Electronics and Electrical Communications, Cairo University, Giza 12613, Egypt)
資料名： Journal of Imaging (Web)  (Journal of Imaging (Web))
巻： 4  号： 1  ページ： 6  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7220A  ISSN： 2313-433X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光学的特徴認識(OCR)システムにおける解析的ベース手法は,特に文字間の頻繁な重複を有するアラビア語のような cur言語を扱うとき,著しい量のセグメンテーション誤りに耐えることができる。単一ユニットとして単語全体を考慮したホロリスティックベースアプローチを,そのようなセグメンテーション誤差を回避するための効果的なアプローチとして導入した。なお,これらのアプローチの主な課題は,特に大きな語彙アプリケーションを扱うとき,それらの計算複雑度である。本論文では,計算的に効率的,全体的アラビアOCRシステムを導入した。類似形状の単語をクラスタ化することに基づくレキシコン還元方式を用いて,認識時間を減らした。局所ブロックベース特徴と組み合わせた大域的単語レベル離散コサイン変換(DCT)ベース特徴を用いて,提案アプローチは訓練データに含まれない新しいフォントサイズを一般化するために管理した。現代および歴史的アラビア書籍からの異なる試験セットを用いたアプローチに対する評価結果は,最先端のアラビアOCRシステムと比較して有望である。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光学的性質 ,  言語 ,  セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  語彙 ,  計算量 ,  応用プログラム ,  *単語 ,  DCT【変換】
準シソーラス用語： アラビア ,  *アラビア語 ,  訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アラビア語OCRシステム ,  全体論的OCRアプローチ ,  全体論的OCR特徴 ,  レキシコン還元

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (20件)：

• Khorsheed, M.; Al-Omari, H. Recognizing cursive Arabic text: Using statistical features and interconnected mono-HMMs. In Proceedings of the 4th International Congress on Image and Signal Processing, Shanghai, China, 15-17 October 2011; Volume 5, pp. 1540-1543.
• Abd, M.A.; Al Rubeaai, S.; Paschos, G. Hybrid features for an Arabic word recognition system. Comput. Technol. Appl. 2012, 3, 685-691.
• Amara, M.; Zidi, K.; Ghedira, K. An efficient and flexible Knowledge-based Arabic text segmentation approach. Int. J. Comput. Sci. Inf. Secur. 2017, 15, 25-35.
• Radwan, M.A.; Khalil, M.I.; Abbas, H.M. Neural networks pipeline for offline machine printed Arabic OCR. Neural Process. Lett. 2017, 1-19.
• El rube’, I.A.; El Sonni, M.T.; Saleh, S.S. Printed Arabic sub-word recognition using moments. World Acad. Sci. Eng. Technol. 2010, 4, 610-613.

タイトルに関連する用語 (2件)： アラビア語 ,  OCR