Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Automatic Regonition for Old Arabic Manuscripts.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Ahmad Abd Al-Aziz
ISBN: 9783659877964
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 160
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 42249 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 157759
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Segmentation-free approach with texture analysis forms the basis of object recognition and classification in several domains, one of these domains is old Arabic manuscript recognition. The basis of this approach is to analyze the texture structure of the document image independent from its content, author writing style…etc. The main objective is to propose an automatic system for recognizing and annotating the undated old Arabic document manuscripts in 4 different ages: Contemporary (Modern), Ottoman, Mamluk, and ages before Mamluk. The system has been tested by 129 different Arabic manuscripts documents taken from Dar Al-Kotob Al-Masria Library and Leiden University Arabic manuscript collections. The results yield to 95.7% correct annotation for dated Arabic manuscript and 92.3 % for undated Arabic manuscripts.
Ключевые слова: Document Analysis, Spatial gray-level dependence (SGLD), Old Arabic manuscripts recognition, Segmentation free approach