[论文解读] Offline Arabic Handwriting Recognition Using Artificial Neural Network

A. A. Zaidan, B. B. Zaidan+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2010

Handwritten Text Recognition Techniques参考文献 11被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的离线阿拉伯文手写识别系统，以应对阿拉伯文复杂书写系统带来的挑战，包括上下文形式和字母变体。该方法通过前馈神经网络对字符变体进行建模，提升了识别准确率，有效处理了该语言的形态复杂性，且无需依赖分割或复杂的特征提取。

ABSTRACT

The ambition of a character recognition system is to transform a text document typed on paper into a digital format that can be manipulated by word processor software Unlike other languages, Arabic has unique features, while other language doesn't have, from this language these are seven or eight language such as ordo, jewie and Persian writing, Arabic has twenty eight letters, each of which can be linked in three different ways or separated depending on the case. The difficulty of the Arabic handwriting recognition is that, the accuracy of the character recognition which affects on the accuracy of the word recognition, in additional there is also two or three from for each character, the suggested solution by using artificial neural network can solve the problem and overcome the difficulty of Arabic handwriting recognition.

研究动机与目标

• 解决由于阿拉伯文复杂书写系统（包括上下文字母形式）导致的离线手写识别挑战。
• 通过克服不同书写风格下阿拉伯字符形状的可变性，提升识别准确率。
• 开发一种鲁棒系统，可处理整个单词而无需将字符分割。
• 评估人工神经网络在处理阿拉伯文字形复杂性方面的有效性。

提出的方法

• 采用前馈人工神经网络，基于提取的图像特征对阿拉伯手写字符进行分类。
• 系统处理预处理后的灰度手写单词图像，通过归一化和特征提取提高输入的一致性。
• 使用反向传播算法训练神经网络，以最小化在多样化阿拉伯手写样本中的分类误差。
• 输入特征源自像素强度模式，捕捉阿拉伯字母在不同位置（词首、词中、词尾、独立）的结构变体。
• 网络架构设计用于处理28个字母的阿拉伯字母表，每个字符根据上下文最多有四种不同形式。
• 在手写阿拉伯单词数据集上训练和测试该模型，性能通过识别准确率指标进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工神经网络能否在阿拉伯文形态复杂性较高的情况下，有效识别离线手写文本？
• RQ2 神经网络在区分阿拉伯字母四种上下文形式方面表现如何？
• RQ3 与传统模式识别技术相比，该方法在多大程度上减少了识别错误？
• RQ4 特征提取和网络架构对阿拉伯手写识别系统识别准确率的影响如何？

主要发现

• 所提出的基于ANN的系统在离线阿拉伯手写识别方面相比传统方法显著提升了识别准确率。
• 神经网络能有效区分阿拉伯字母的四种上下文形式，降低了识别中的歧义。
• 系统在处理不同样本间书写风格和笔画模式的差异方面表现出鲁棒性。
• 采用反向传播训练的前馈神经网络能够有效学习阿拉伯文字中复杂的视觉模式。
• 该方法在无需显式分割单个字符的情况下实现了高识别准确率，简化了识别流程。