تمت مناقشة رسالة الماجستير الموسومة: “التمييز غير المباشر لكتابة النصوص اليدوية العربية باستخدام الشبكات العصبية” المقدمة من قبل الطالب ” علي محسن جبر” في قسم هندسة الحاسبات/ كلية الهندسة / جامعة بغداد في يوم 3\12\ 2018 وقد اشرف على اعداد الرسالة م. د. محمد سعدون حثيل وتألفت لجنة المناقشة من: أ.م.د. محمد عصام يونس\ رئيساً وعضوية كل من أ.م.د. مؤيد عبد الرضا صاحب و أ. م. أحلام حنون شنين. بعد مناقشة اللجنة الطالب في محتويات الرسالة , قررت اللجنة منح الطالب شهادة الماجستير.
مستخلص بحث الطالبة كالاتي:
إن مسألة التعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد تمثل تحديًا كبيرًا للباحثين الرئيسيين في هذا المجال. وقد سعوا في السنوات الأخيرة إلى إيجاد عدة طرق للتعامل مع هذا التحدي، تركز في معظمها على مجال الأحرف الإنجليزية المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد. وبالتالي، فإن الحاجة إلى إجراء بحث يتعلق بالتعرف على النصوص المكتوب بخط اليد باللغة العربية.
تعتمد العديد من التطبيقات على تقنية التعرف التلقائي على النص مثل البحث عن الكلمات في مجلدات كبيرة من الأوراق، والتحرير المناسب للمستندات المطبوعة مسبقًا، والترتيب التلقائي للبريد العادي، والتحقق من الشيك.
تقدم الكتابة اليدوية العربية صعوبات فنية فريدة من نوعها لأنها متصلة، من اليمين إلى اليسار في الكتابة والحروف تحول أشكالها وهياكلها عندما يتم وضعها في البداية أو الوسط أو العزلة أو في نهاية الكلمات.
يمكن تقسيم نظام التعرف على النصوص المقترح دون اتصال إلى الخطوات الثلاث الرئيسية التالية: المعالجة المسبقة، واستخراج المميزات والتصنيف.
خطوات المعالجة المسبقة هي: المسح الضوئي، التثنية ، إزالة الضوضاء، كشف خط القاعدة والتجزئة. تلخص مرحلة استخراج المميزات معلومات عالية المستوى بشأن الأنماط الفردية لتبسيط مهمة التعرف. تحاول هذه المرحلة استخراج المتجه المميز للأحرف العربية المكتوبة بخط اليد. سيتم استخدام هذا المتجه بعد ذلك في المصنف للتعرف على النمط باستخدام متجه العنصر.
يتم تغذية متجه ميزة إلى الشبكة العصبية في مرحلة التصنيف. تم تطوير نموذج للنظام باستخدام MATLAB.تشير النتائج النهائية إلى أن النظام المقترح يؤدِّي دقة قبول للتقييم تصل إلى 83٪ للنص العربي.
