Enhanced technique for Arabic handwriting recognition using deep belief network and a morphological algorithm for solving ligature segmentation

Nada Essa; Eman El‐Daydamony; Ahmed Atwan Mohamed

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자료유형: 학술저널

저자정보: Nada Essa Eman El‐Daydamony Ahmed Atwan Mohamed

저널정보: 한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제40권 제6호

발행연도: 2018.12

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Arabic handwriting segmentation and recognition is an area of research that has not yet been fully understood. Dealing with Arabic ligature segmentation, where the Arabic characters are connected and unconstrained naturally, is one of the fundamental problems when dealing with the Arabic script. Arabic character‐recognition techniques consider ligatures as new classes in addition to the classes of the Arabic characters. This paper introduces an enhanced technique for Arabic handwriting recognition using the deep belief network (DBN) and a new morphological algorithm for ligature segmentation. There are two main stages for the implementation of this technique. The first stage involves an enhanced technique of the Sari segmentation algorithm, where a new ligature segmentation algorithm is developed. The second stage involves the Arabic character recognition using DBNs and support vector machines (SVMs). The two stages are tested on the IFN/ENIT and HACDB databases, and the results obtained proved the effectiveness of the proposed algorithm compared with other existing systems.

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