البحث — المستودع الرقمي العراقي

نتائج البحث: 25 من أصل 87,300

الاختيار في القراءات القرانية

اسم المؤلف: عراك اسماعيل ابراهيم

الجامعة: جامعة بغداد - كلية العلوم الاسلامية

اسم المشرف: حمودي زين الدين المشهداني

الموضوع العام: العلوم الاسلامية

الموضوع الدقيق: اصول الدين

الدرجة: دكتوراه

اللغة: العربية

السنة: 2003

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

احاديث التربية عند الامام الكاظم : دراسة تحليلية Education conversations when Imam Kadhim? An analytical study

اسم المؤلف: ايمان منعم حميد حسن

الجامعة: جامعة بغداد - كلية التربية ابن رشد للعلوم الانسانية

اسم المشرف: عقيل رزاق نعمان

الموضوع العام: العلوم الاسلامية

الموضوع الدقيق: الحديث

الدرجة: ماجستير

اللغة: العربية

السنة: 2015

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

الحوار في القران الكريم

اسم المؤلف: اسماعيل ابراهيم علي محمد السامرائي

الجامعة: جامعة بغداد - كلية العلوم الاسلامية - قسم اصول الدين

اسم المشرف: عبد الرحيم احمد

الموضوع العام: العلوم الاسلامية

الموضوع الدقيق: اصول الدين

الدرجة: ماجستير

اللغة: العربية

السنة: 1989

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

التعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد وتحديد هوية الكاتب Arabic Handwritten Text Recognition and Writer Identification

المصادر:

اسم المؤلف: مصطفى سلام كاظم الشمري

الجامعة: الجامعة التكنولوجية - قسم علوم الحاسوب

الملخص:

اسم المشرف: علياء كريم عبد الحسن

الموضوع العام: علوم الحاسبات

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: دكتوراه

اللغة: الانكليزية

السنة: 2017

مكان الجامعة: بغداد

المستخلص: معظم الحكومات والمنظمات لديها عدد كبير من الوثائق المكتوبة بخط اليد الناتجة عن العمليات اليومية. لا بد من
استخدام اجهزة الكمبيوتر لقراءة النصوص المكتوبة بخط اليد، وجعلها قابلة للتعديل و البحث. لذلك التعرف على
الكتابة اليدوية اصبح في الاونة الاخيرة موضوع بحث شائع جدا وعدد تطبيقاته المحتملة كبيرة جدا. حيث لديه
القدرة على حل المشاكل المعقدة وتبسيط الانشطة البشرية من خلال تحويل الوثائق المكتوبة بخط اليد الى شكل
رقمي. ومع ذلك، فان التعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد هو عملية معقدة مقارنة مع انظمة الكتابة
اليدوية للغات الاخرى بسبب طبيعة المزج لكتابة اليد في اللغة العربية.
لهذه الاسباب, تم اقتراح للتعرف على النص المكتوب بخط اليد للغة العربية وتحديد هوية كاتب النص بالاعتماد
على تجزئة المدخلات من نصوص الوثائق المكتوبة بخط اليد الى كلمات فرعية مكتوبة بخط اليد. النظام يحوي
اثنين من الاجزاء (modules) الاساسية المستخدمة للتعرف على النص المكتوب بخط اليد وتحديد كاتب النص.
الجزء الاول (module1) له ست مراحل والتي تعمل معا للتعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد وتحويله
الى نص قابل للتعديل. وهذه المراحل هي: اكتساب الصور، التجزئة، التجهيز، بناء قاعدة الميزات, التصنيف
ومرحلة ما بعد المعالجة. في حين ان الجزء الثاني (module2) يقوم بتحديد الكاتب المطلوب للنص من خلال
عدة مراحل مشابهة لمراحل الجزء الاول . اقترح النظام خوارزمية تجزئة فعالة ودقيقة والتي تجزء النص المكتوب
بخط اليد المدخل الى عدد من الصور الفرعية المكتوبة بخط اليد وكل صورة فرعية تحوي على كلمة فرعية من
اللغة العربية. بالاضافة الى ذلك، تم اقتراح خوارزمية صورة العتبة لتحويل الصور الفرعية الى صورة ثنائية
باستخدام دالة (Fuzzy C-Mean Clustering) . بالاضافة الى ذلك، تمر الصور الفرعية الثنائية من خلال
خوارزمية مقترحة لازالة الووضاء من اجل ازالة المعلومات غير المرغوب فيها. بعد ذلك، مجموعتان من
الميزات يتم استخراجها من الصور الفرعية المكتوبة بخط اليد. المجموعة الاولى من الميزات التي تستخدم للجزء
الاول (models1) توم الهيكلي، الاحصائي، discrete cosine transform ( DCT ( و Modified Histogram of Oriented Gradient ( MHOG1 ( المقترحة. من جهة اخرى، فان مجموعة الميزات الثانية
التي تستخدم للجزء الثاني module2) ( يشمل Modified Histogram of Oriented (MHOG2) Gradient المقترح وميزات الشكل. وبالاضافة الى ذلك، تم الحصول على افول نتائج التصنيف من خلال
استخدام المصنف Support Vector Machine ( SVM (. وتم اقتراح معجم عربي للجزء الاول (module1)
لتحويل المسميات المصنفة الى نص عربي قابل للتعديل ، ومعجم للكتاب اقترح ايوا لغرض تعيين المسمى
المصنف الى الكاتب المنشود.
من اجل اختبار اداء النظام، تم استخدام ثلاثة قواعد بيانات للغة العربية المكتوبة بخط اليد والتي هي قاعدة بيانات
AHDB ، قاعدة بيانات IESK-arDB وقاعدة بيانات مقترحة للغة العربية المكتوبة بخط اليد. وكانت النتائج التي
تم الحصول عليها من الجزء الاول (module1) 96.317 ٪ ل AHDB ، 82 ٪ لل IESK-arDB و 98 ٪
لقاعدة البيانات المقترحة باستخدام SVM لنواة متعدد الحدود. من جهة اخرى، كانت نتائج الجزء
الثاني (module2) باستخدام قاعدة البيانات المقترحة 85 ٪ لطريقة مستوى الكلمات الفرعية المكتوبة بخط اليد
و 100 ٪ لطريقة مستوى النص المكتوب بخط اليد.

الصفحات الاولى: