Author name:
هدى حمدان علي
Supervisor name:
بان نديم ذنون يونس
Abstract:
يعتبر التمييز صفة اساسية للطبيعة البشرية وكذلك الكائنات الحية, توجد عدة تطبيقات عملية لتمييز الانماط. مثلا : في مجال تمييز الاحرف والارقام المطبوعة او المكتوبة باليد مثل قراءة العنوان البريدي بصورة اوتوماتيكية , قراءة الوثائق , تمييز لوحات تسجيل السيارات وغيرها من التطبيقات. في هذا البحث تم تصميم نظام لتمييز الارقام الهندية المطبوعة والمكتوبة باليد. النظام المقترح, استخدم لتحقيق هدف هذا البحث لتمييز الارقام الهندية (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9) التي تستخدم عادة من قبل السكان العرب.لتحقيق هذا الغرض تم تنفذ عدد من المعالجات الاولية على الصورة المدخلة هذه المعالجات تضمنت عدة عمليات مثل ازالة الضوضاء, تحويل الصورة الى صيغة ثنائية, تقطيع الصورة (عزل الارقام), تنحيف الارقام .بعد هذه العمليات تم استخلاص الصفات لكل رقم واعتمادا على هذه الصفات تمت عملة التمييز.النظام فعال مع الارقام المطبوعة والمكتوبة باليد. ببساطة النظام يعتمد على تحديد عدد ومواقع النقاط الطرفية لكل رقم وهذا يمثل الخاصية الرئيسية للتمييز. خمس خصائص فقط قد اضيفت عندما كان هناك تشابه بين الارقام (لهم نفس عدد ومواقع النقاط الطرفية) تم فحص النظام على عدة انواع من الخطوط وباحجام مختلفة وكانت نسبة التمييز لـ 13 نوع من الخطوط هي 100% كما اظهر النظام نتائج مشجعة وممتازة مع 600 من النماذج المكتوبة باليد والتي تم كتابتها من قبل اشخاص مختلفين وباعمار مختلفة كما تم الفحص على نماذج مع حالة الدوران للارقام وحالات خاصة غير نظامية لبعض الارقام مثل (9,5) وكانت نسبة التمييز 98,1%. ان هذه النتائج تؤكد فاعلية الطريقة الهيكلية بتميز الارقام الهندية. | Recognition is regarded as basic attribute of human beings, as well as other living organisms. There are many practical applications of pattern recognition, such as : in the area of recognition of printed and handwritten letters and numbers in reading postal addresses automatically, reading documents, car plates recognition and others applications. In this research, printed and handwritten numerals recognition system is designed.The proposed system is used to improve the aim of this research for recognizing Hindi numerals (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9), that are usually used by Arabs. To achieve this objective; a preprocessing for the entered image is executed. This preprocessing includes operations such as : noise removal, binarization, segmentation, thinning, then feature extraction is executed, finally the recognition is done depending on the previous steps and based on structural feature extraction method.The system is effective on both printed and handwritten numerals. It simply depends on determining number of terminal points and its positions for each numeral in its different shapes, that represent the main feature for recognition. Only five features are added when there is similarity between numerals (have the same number of terminals and position). Different fonts with different sizes are tested and the result of the recognition rate of 13 printed font type is 100%, excellent recognition results are obtained for 600 handwritten numerals samples written by different people, numerals with rotation state, and irregular samples for some numeral like (9, 5), recognition rate was 98.1%. these result emphasize the efficiency of structural method in recognizing Hindi numerals
