نظام التعرف على خط اليد باللغة العربية باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية

الملخص

استخدمنا في هذا المشروع نماذج التعلم العميق لحل مشكلة استخراج الميزات واختيار أفضل مؤشر لقراءة الأحرف العربية المكتوبة بخط اليد. في معظم الأحيان، يتم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف على أهم الميزات من مستوياتها المتعددة. يؤدي هذا إلى التخلص من مشكلة اختيار أفضل ميزة للتعرف على الحروف العربية المكتوبة بخط اليد 

في المستقبل، لزيادة الأداء، قد يتم تدريب نماذج التعلم العميق التي تم إنشاؤها على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات. وقد يتم تعليمهم أيضًا كيفية التعرف على الكلمات والحروف المرتبطة. يمكن لتطبيقات الكتابة والإملاء الاستفادة من هذه النماذج. 

 سيكون من المفيد النظر في نماذج التعلم الآلي المختلفة التي تعمل بشكل جيد مع مجموعة البيانات هذه وأجهزة  التشفير اليمكن لأي مبرمج يحتاج إلى أن يكون قادرًا على قراءة الكتابة اليدوية باللغة العربية من الأطفال استخدام نموذجنا للقيام بذلك. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه التعرف على الكتابة اليدوية باللغة العربية للبالغين. ويمكن استخدامه كجزء من نظام يقوم بتفكيك الحروف العربية المرتبطة للعثور على الكلمات الكاملة. في بيئة تعلم النقل، يمكن استخدام النموذج لقراءة الأحرف من اللغات الأخرى. نريد استخدام شبكتنا العصبية في تطبيق للأطفال يعلمهم كيفية تهجئة الكلمات العربية