الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 172 |  |  |
| | | from | 172 | | |
Abstract
هذه الرسالة تقدم تطبيق نظم جديدة للتعرف على الحروف العربية المكتوبة بخط اليد.
الطريقة الاولى : تسمى مستنبط المكونات المتصلة (Connected Components Detector ) هذه الطريقة تعتمد على تحويل الصورة الثنائية الاصلية (original binary image) الى 4 صور فرعية مستنبطة من مسح الصورة الاصلية في 4 اتجاهات اتجاه رأسي اتجاه افقي اتجاه مائل في اتجاه +45 واخيرا في اتجاه مائل -45. اي مسح من الانواع السابقة يتتبع عناصر الصورة (pixels) ذات النوع الواحد ( اي نوعها 1 او 0 ) وتمثيل اي مكونات متصلة من نفس النوع بعنصر واحد فقط . يتم عمل عملية عد حسابي على هذه الصورة الفرعية الناتجة لجميع العناصر ذات النوع الواحد وذلك لاستنباط الخصائص المميزة للحرف.
الطريقة الثانية: تسمي مستنبط عدة مرات التغير (Number of Changes Detector) وهو يعتمد على عد عدد مرات التغير ( التغير من 1 الى 0 او العكس ) خلال مسح الصورة راسيا وافقيا ومائلا في اتجاه +45 واخيرا مائلا في اتجاة -45 وتسجيل عدد مرات التغير هذه واعتبارها كخواص مستنبطة للحرف (features extracted), يتم ايضا قياس عدد مرات التغير المتماثلة المتتابعة واعتباره كطول مميز لهذا التغير. هذه المميزات المستنبطة في اي من الطريقتين يتم تغذيتها للشبكات العصبية (Neural networks) للتعرف والتميز بين الحروف.
تم ايضا تقديم طرق جديدة تعتمد على مصنفات للتميز بين الحروف طبقا للبحث عن مميزات وخصائص معينة في كل حرف . هذه الطرق تنقسم الى مستويين المستوى الاول يستطيع التعرف على بعض الحروف مباشرة حيث ان هذه الحروف لها صفات منفردة غير موجودة في بقية الحروف. بقية الحروف التي لم يتم التعرف عليها مباشرة تتجمع في مجموعات ثم يتم استنباط الصفات المميزة لحروف كل مجموعة بالطرق السابق استخدمها ( CCD & N.O.C.) وتصميم شبكة عصبية لكل مجموعة كمستوى ثاني تستخدم للتعرف والتميز بين حروف كل مجموعة.
المصنف الاول : يبحث عن المميزات الاساسية للحرف كعدد مكونات الصورة سواء كانت الجسم الرئيسي للحرف او عدد ومكان الاجزاء الصغيرة مثل النقط والهمزة.
المصنف الثاني: يستفيد من مستنبط عدد مرات التغير (Number of Changes Detector) حيث ان كل حرف له متجه لعدد مرات التغير (N.O.C. vector) وهناك حروف لها متجه منفرد لا يوجد غيرها او ان هذا المتجه يحتوي على اجزاء لا توجد في غيره طبقا لقيم هذا المتجه يتم التعرف على بعض الحروف مباشرة.
بقية الحروف التي لم يتم التعرف عليها مباشرة في اي من المصنفية تتجمع في مجموعات ثم يتم استنباط الصفات المميزة لحروف كل مجموعة بالطرق السابق استخدمها ( N.O.C & CCD) وتصميم شبكة عصبية لكل مجموعة كمستوى ثاني تستخدم للتعرف والتميز بين حروف كل مجموعة.