تمت مناقشة رسالة الماجستير الموسومة
“Offline Recognition System for Arabic Handwriting Text Using Neural Networks”
المقدمة من لدن الطالب علي محسن جبر في قسم هندسة الكترونيك واتصالات_حاسبات / كلية الهندسة / جامعة بغداد في يوم الاثنين المصادف 3 / 12 / 2018 وقد اشرف على اعداد الرسالة م.د.محمد سعدون حثيل
وتألفت لجنة المناقشة من أ.م.د محمد عصام يونس (رئيسا)، أ.م.د مؤيد عبد الرضا صاحب (عضوا)، أ.م أحلام حنون شنين (عضوا)، وبعد مناقشة اللجنة الطالب في محتويات الرسالة قررت اللجنة منح الطالب شهادة الماجستير بتقدير جيد جدا.
مستخلص بحث الطالب كالاتي:
تهدف الرسالة الى التعرف على النصوص العربية المكتوبة بخط اليد بأستخدام احد طرق الذكاء الصناعي المتمثلة بالشبكات العصبية الصناعية-, ان هذا المجال يمثل تحديًا كبيرًا للباحثين الرئيسيين. 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 هناك حاجة إلى إجراء بحث يتعلق بالتعرف على النصوص المكتوب بخط اليد باللغة العربية. 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، الثنائية، 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 الميزة إلى الشبكة العصبية في مرحلة التصنيف. تم تطوير نموذج للنظام باستخدام MATLAB اصدار 2017RA.تشير النتائج النهائية إلى أن النظام المقترح يؤدِّي دقة قبول للتقييم تصل إلى 83٪ للنص العربي.
