Mustafa S. Kadhm , Duaa Enteesha Mhawi , Rana Mohammed H. Zaki
الملخص العربي
In this paper an accurate Indian handwritten digits recognition system is proposed. The system used three proposed method for extracting the most effecting features to represent the characteristic of each digit. Discrete Wavelet Transform (DWT) at level one and Fast Cosine Transform (FCT) is used for features extraction from the thinned image. Besides that, the system used a standard database which is ADBase database for evaluation. The extracted features were classified with K-Nearest Neighbor (KNN) classifier based on cityblock distance function and the experimental results show that the proposed system achieved 98.2% recognition rate.
الملخص الانجليزي
في هذا البحث تم اقتراح نظام دقيق للتعرف على األرقام الهندية المكتوبة بخط اليد. يستخدم النظام ثالثة
طرق مقترحة الستخراج السمات األكثر تأثيرا لتمثيل كل رقم. تم استخدام DWT في المستوى األول و DCT
الستخراج الميزات من الصورة المنحفة. وباإلضافة إلى ذلك، استخدم النظام قاعدة بيانات قياسية هي قاعدة
بيانات ADBase لغرض التقييم. تم تصنيف الخصائص المستخرجة من قبل المصنف KNN بأستخدام دالة
المسافة cityblock والنتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح حقق معدل تعرف 9..2.
أ.م.د مصطفى سلام كاظم | Mustafa Salam Kadhm | 15653