Abstract—In this paper, we have pro

Abstract—In this paper, we have proposed a novel approach
for handwriting recognition system involving segmentation for
preprocessing steps and using diagonal based feature extraction
technique with neutral network for character recognition. Input
is paragraphs of running text, which is preprocessed to segment
it into normalized individual words. Further, a diagonal based
feature extraction technique is used for extracting the features
of handwritten alphabets. A neural network is trained onto the
dataset containing 55 samples for each of the 26 alphabets for
recognition. A new implicit approach for character recognition
is implemented in this paper which segments a character, into
parts dynamically for character recognition from the text, which
improves the accuracy significantly. A feed forward artificial neural network is being used for character classification, which also
helps in deciding the threshold value for the character separation
from the running text word. The proposed recognition system
performs excellently for separate character written documents
with 100% accuracy. It also performs competitively yielding an
accuracy of 75% for readable non-cursive handwriting and 60%
for cursive handwriting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งในเอกสารนี้ เราได้นำเสนอวิธีการแบบนวนิยายสำหรับระบบการรู้จำลายมือแบ่งสำหรับการเกี่ยวข้องกับขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นและการใช้สกัดคุณลักษณะตามเส้นทแยงมุมเทคนิคกลางของเครือข่ายสำหรับการรู้จำอักขระ ป้อนข้อมูลเป็นย่อหน้าของข้อความ ซึ่งเป็นการประมวลผลล่วงหน้าการแบ่งส่วนการทำงานมันเป็นมาตรฐานแต่ละคำ เพิ่มเติม ขวางอยู่ใช้เทคนิคการสกัดคุณลักษณะสำหรับการดึงข้อมูลของอักษรลายมือเขียน เครือข่ายประสาทคือการฝึกอบรมไปประกอบด้วยตัวอย่าง 55 สำหรับแต่ละตัวอักษร 26 สำหรับชุดข้อมูลการรับรู้ วิธีการรู้จำอักขระนัยใหม่ดำเนินการในเอกสารนี้ซึ่งส่วนตัวอักษร เป็นส่วนแบบไดนามิกสำหรับการรู้จำอักขระจากข้อความ การปรับปรุงความถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญ ตัวดึงข้อมูลที่มีการใช้เครือข่ายประสาทเทียมไปข้างหน้าการจัดอักขระ ซึ่งยังช่วยในการตัดสินใจค่าขีดจำกัดสำหรับการรวมหรือแยกอักขระจากคำข้อความที่ทำงาน ระบบการนำเสนอทำการแยกอักขระเอกสารเชิญมีความแม่นยำ 100% มันยังทำผลผลิตสามารถแข่งขันได้ความแม่นยำ 60% และ 75% สำหรับลายมืออ่านไม่เขียนสำหรับลายมือเขียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อในบทความนี้เราได้เสนอแนวทางใหม่สำหรับระบบการเขียนด้วยลายมือที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนสำหรับpreprocessing ขั้นตอนและการใช้ดึงตามแนวทแยงเทคนิคที่มีเครือข่ายเป็นกลางสำหรับการจดจำตัวอักษร การป้อนข้อมูลเป็นย่อหน้าของข้อความที่ทำงานซึ่งเป็นส่วน preprocessed มันลงไปในคำแต่ละคำปกติ นอกจากนี้ตามเส้นทแยงมุมคุณลักษณะเทคนิคการสกัดถูกนำมาใช้สำหรับการสกัดคุณสมบัติของตัวอักษรที่เขียนด้วยลายมือ เครือข่ายประสาทได้รับการฝึกฝนบนชุดที่มี 55 ตัวอย่างสำหรับแต่ละ 26 ตัวอักษรสำหรับการรับรู้ วิธีการใหม่สำหรับนัยรู้จำตัวอักษรจะดำเนินการในบทความนี้ซึ่งกลุ่มตัวอักษรลงไปในชิ้นส่วนแบบไดนามิกสำหรับการจดจำตัวอักษรจากข้อความซึ่งช่วยเพิ่มความถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญ ฟีดไปข้างหน้าเครือข่ายประสาทเทียมจะถูกใช้ในการจัดหมวดหมู่ของตัวละครซึ่งจะช่วยในการตัดสินใจค่าเกณฑ์สำหรับการแยกตัวอักษรจากคำว่าข้อความที่ทำงาน ระบบการรับรู้ที่นำเสนอมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับตัวอักษรที่แยกต่างหากเอกสารที่เขียนด้วยความถูกต้อง100% นอกจากนี้ยังดำเนินการแข่งขันได้ผลผลิตความถูกต้องของ 75% สำหรับการเขียนด้วยลายมือที่ไม่เล่นหางอ่านและ 60% สำหรับการเขียนด้วยลายมือเล่นหาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ งานวิจัยนี้ได้เสนอแนวทางใหม่สำหรับการเขียนด้วยลายมือ

ขั้นตอนการตัดระบบที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมและใช้ในแนวทแยงตามคุณลักษณะการสกัด
เทคนิคกับเครือข่ายที่เป็นกลางเพื่อการรู้จำตัวอักษร ย่อหน้าของข้อความที่ใช้เป็นข้อมูล

preprocessed ซึ่งเป็นตามในรูปแต่ละคำ . เส้นทแยงมุมขึ้น
เพิ่มเติมเทคนิคการสกัดคุณลักษณะที่ใช้สำหรับการสกัดคุณลักษณะ
ของลายมือเขียนตัวอักษร เครือข่ายประสาทฝึกบน
ชุดข้อมูลที่มี 55 ตัวอย่างทั้ง 26 ตัวอักษรสำหรับ
รับรู้ วิธีการใหม่สำหรับการจำตัวอักษรโดยปริยาย
ดำเนินการในกระดาษแผ่นนี้ ซึ่งกลุ่มตัวละคร ในส่วนการรู้จำตัวอักษรแบบไดนามิกสำหรับ

จากข้อความที่ปรับปรุงความถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลโครงข่ายประสาทเทียมจะถูกใช้สำหรับการส่งต่อตัวละครซึ่งยังช่วยในการตัดสินใจค่า

( สำหรับตัวละครแยกจากข้อความที่ใช้คำ เสนอระบบการรับรู้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับตัวแยก

เขียนเอกสารมีความถูกต้อง 100% มันยังสามารถให้ผลผลิตเป็น
าความถูกต้องของ 75% สำหรับอ่านไม่ใช่ตัวเขียนลายมือและ 60 %
สำหรับตัวเขียนลายมือ