In this research, we offered a new and simple way of
Handwriting Characters Recognition. This way extracts positions of
the black points from binary images (black, white) according to
certain coordinates which are used in the stages of training an
d
testing. The extracted positions are stored in a database according
to appropriate structure for predictive data mining.
We used training data to build a predictive model which helps
in Recognition testing data depending on the data stored in the
database. We have conducted a number of tests on different
samples of handwriting character images. We got accurate results,
within the required conditions.
مهمة إنشاء صورة عالية الدقة من نظيرتها منخفضة الدقة تُدعى SR (Super-Resolution). تلقت الـ SR اهتماماً كبير ضمن مجتمع الباحثين في مجال الرؤية الحاسوبية، كما أنً لها مجال واسع من التطبيقات[1, 2, 3]، كتحسين دقة الفيديوهات القديمة، تحسين فيديوهات المراقب
ة حيث تكون دقة هذه الفيديوهات منخفضة بسبب أحجامها الكبيرة، كما أن لها أهمية كبيرة في مجال التشخيص الطبي حيث أن دقة الكميرات التي تدخل جسم الإنسان منخفضة و يتعثر على الأطباء في كثير من الحالات التشخيص بسبب انخفاض جودة الصور و لها تطبيقات عديدة أيضاً في مجال الصور القادمة من الأقمار الصناعية فهذه الصور كذلك تكون ذات دقة منخفضة في أغلب الأحيان.
