| dc.contributor.author | مرزانی, مجید | fa_IR |
| dc.contributor.author | رضوی, محمد | fa_IR |
| dc.contributor.author | تقی پور گرجی کلایی, مهران | fa_IR |
| dc.date.accessioned | 1399-07-09T06:17:32Z | fa_IR |
| dc.date.accessioned | 2020-09-30T06:17:32Z | |
| dc.date.available | 1399-07-09T06:17:32Z | fa_IR |
| dc.date.available | 2020-09-30T06:17:32Z | |
| dc.date.issued | 2015-08-23 | en_US |
| dc.date.issued | 1394-06-01 | fa_IR |
| dc.date.submitted | 2016-06-14 | en_US |
| dc.date.submitted | 1395-03-25 | fa_IR |
| dc.identifier.citation | مرزانی, مجید, رضوی, محمد, تقی پور گرجی کلایی, مهران. (1394). روشی کاربردی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی با استفاده همزمان از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات. هوش محاسباتی در مهندسی برق, 6(2), 87-100. | fa_IR |
| dc.identifier.issn | 2251-6530 | |
| dc.identifier.issn | 2252-083X | |
| dc.identifier.uri | http://isee.ui.ac.ir/article_15422.html | |
| dc.identifier.uri | https://iranjournals.nlai.ir/handle/123456789/299346 | |
| dc.description.abstract | در این مقاله، روشی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی ارایه می‌شود. در روش پیشنهادی برای بازشناسی حروف مجزای دست‌نویس فارسی، از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات به‌طور همزمان و به‌منظور اعتبار بیشتر تعیین کلاس خروجی استفاده شده‌است. در این تحقیق حروف مجزای دست‌نویس فارسی بر اساس تشابه بدنه اصلی در 18، و بر اساس تشابه ریزحرکات در 11 گروه، گروه‌بندی می‌شوند. با توجه به روش پیشنهادی ارایه‌شده در این پژوهش برای تشخیص نمونه‌های ناشناخته ورودی، بدنه اصلی و ریزحرکات شناسایی می‌شوند، اگر گروه‌های شناسایی شده از بدنه اصلی و ریزحرکات همخوانی داشته‌باشند، نمونه ناشناخته بازشناسی می‌شود؛ در غیر این‌صورت ناهمخوانی پیش‌آمده با استفاده از الگوریتم تصحیح خطا، تاحد امکان تصحیح می‌گردد. به‌منظور کاهش هزینه محاسباتی و افزایش قدرت تفکیک‌پذیری ویژگی-ها، با استفاده از روش‌های کاهش ابعاد ویژگی همچون تحلیل جداکننده خطی (LDA) و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)، ابعاد بردار ویژگی برای بدنه اصلی از 102 ویژگی به 17 ویژگی کاهش می‌یابد. برای طبقه‌بندی بدنه اصلی حروف و همچنین برای ریزحرکات از طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان (SVM) با رویکرد یک در مقابل یک (OVO) استفاده شده‌است. نتایج بدست‌آمده نشان می‌دهند که با استفاده از روش پیشنهادی حدود 98 درصد از حروف مجزای دست‌نویس فارسی برخط به-درستی بازشناسی می‌شوند. | fa_IR |
| dc.format.extent | 519 | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language | فارسی | |
| dc.language.iso | fa_IR | |
| dc.publisher | معاونت پژوهش و فناوری دانشگاه اصفهان | fa_IR |
| dc.publisher | University of Isfahan | en_US |
| dc.relation.ispartof | هوش محاسباتی در مهندسی برق | fa_IR |
| dc.relation.ispartof | Computational Intelligence in Electrical Engineering | en_US |
| dc.subject | بازشناسی برخط | fa_IR |
| dc.subject | تحلیل جداکننده خطی (LDA) | fa_IR |
| dc.subject | تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) | fa_IR |
| dc.subject | حروف مجزای دست‌نویس فارسی | fa_IR |
| dc.subject | ماشین بردار پشتیبان (SVM) | fa_IR |
| dc.title | روشی کاربردی برای بازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی با استفاده همزمان از دانش مربوط به بدنه اصلی و ریزحرکات | fa_IR |
| dc.type | Text | en_US |
| dc.type | مقاله علمی فارسی | fa_IR |
| dc.contributor.department | دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه برق و کامپیوتر - دانشکده مهندسی - دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران | fa_IR |
| dc.contributor.department | استادیار، گروه برق و کامپیوتر - دانشکده مهندسی - دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران | fa_IR |
| dc.contributor.department | دانشجوی دکتری، گروه برق و کامپیوتر- دانشکده مهندسی- دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران | fa_IR |
| dc.citation.volume | 6 | |
| dc.citation.issue | 2 | |
| dc.citation.spage | 87 | |
| dc.citation.epage | 100 | |
