Arabic Handwriting Recognition Using Neural Networks
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Published:
Jun 26, 2013
Keywords:
Neural networks, structural characteristics, geometric characteristics, classification
Main Article Content
Abstract
We offer an Arabic writing recognition system dedicated to the automatic reading of the literal amounts of checks written in long Arabic. In this work, we present a new fire of primitives for the characterization of amount words. The developed system is structured around four distinct modules. An acquisition module, a preprocessing module. A primitive extraction module and a recognition module (classification and decision). The latter is a neural classifier. The results obtained on the databases used are promising.
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How to Cite
Menasriz, A., & Bennia, A. (2013). Arabic Handwriting Recognition Using Neural Networks. AL-Lisaniyyat, 19(1), 28-37. https://doi.org/10.61850/allj.v19i1.477
Section
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References
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