dc.contributor.author |
امين, ايمن امين على |
|
dc.contributor.author |
المكى, حسن بكرى حسن |
|
dc.contributor.author |
محمد, سارية محى الدين |
|
dc.contributor.author |
السيد, محمد عثمان |
|
dc.date.accessioned |
2015-01-15T07:17:35Z |
|
dc.date.available |
2015-01-15T07:17:35Z |
|
dc.date.issued |
2014-12-12 |
|
dc.identifier.citation |
امين ، ايمن امين على . التعرف الآنى على الحروف العربية المنعزلة باستخدام الشبكات العصبية / ايمن امين على امين ...{ واخ } ؛ محمد الحافظ مصطفى ._ الخرطوم : جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا ، كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات ، 2014 . _ 130 ص : ايض ؛ 28 سم ._ بحث بكالريوس على |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://repository.sustech.edu/handle/123456789/9959 |
|
dc.description |
بحث بكالريوس |
en_US |
dc.description.abstract |
ظهرت انظمة التعرف الانى على الكتابة وتطورت بشكل واضح خصوصا فى اللغة الانجليزي ، امابالنسبة للغة العربية فما زالت الانظمة الموجودة محدودة الكفاءة وهذا البحث يهدف للمساهمة فى دعم التعرف الانى على الكتابة العربية . تعتمد فكرة المشروع على على استراتيجية فرق تسد حيث يهدف المشروع لتصميم شبكة عصبية تتعرف على الفئة ( المجموعة ) التى ينتمى اليها الحرف ( المرحلة الولى ) ، ثم التعرف على الحرف داخل مجموعته ( المجموعة الثانية ) ، حيث تم فى المرحلة الاولى تدريب وتصميم شبكة عصبية تتعرف على الشكل العام للحرف ( فئة الحرف ) ، وفى المرحلة الثانمية تمت كتابة برنامج يقوم بتحديد الحرف داخل الفئة اعتمادا على عدد الضربات وموقعها .تم اجراء تدريب الشيبكة واختبارها بالاستفادة من مجموعة البيانات . تم الحصول على شبكة عصبية تتعرف على مجموعة الحرف ، تعرفت على بيانات التدريب بنسبة 76.7% وتمت مناقشة الاسباب وتمت مناقشة الاسباب ونتوقع انها يمكن ان تعطى كفاءة اعلى من ذلك بعد معالجة تلك المشاكل . |
en_US |
dc.description.sponsorship |
جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا |
en_US |
dc.language.iso |
other |
en_US |
dc.publisher |
جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا |
en_US |
dc.subject |
الحروف العربية |
en_US |
dc.subject |
الشبكات العصبية |
en_US |
dc.subject |
الخط اليدوى |
en_US |
dc.subject |
الاشارات العصبية |
en_US |
dc.title |
التعرف الآنى على الحروف العربية المنعزلة باستخدام الشبكات العصبية |
en_US |
dc.title.alternative |
Online Isolated Arabic letters Recognition using Neural Networks |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |