ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نقدم في بحثنا طريقة بسيطة, لتمييز صور المحارف المكتوبة يدوياً بالاعتماد على عمليات التنقيب التنبئي. و ذلؾ من خلال استخراج إحداثيات النقاط السوداء من صور المحارف الثنائية اللون (أسود, أبيض) المستخدمة في مراحل التدريب و الاختبار. و تخزينها في قاعدة بيانات, و فق بنية مناسبة لعمليات التنقيب التنبئي (بيانات تدريب و بيانات اختبار). و من ثم استخدام بيانات التدريب المستخرجة لبناء نموذج تنبئي يساعد على تمييز صور الاختبار, اعتماداً على خصائصها المستخرجة. و قد أجرينا عدة اختبارات على عينات مختلفة من صور المحارف المكتوبة يدوياً, و حصلنا على نتائج دقيقة, ضمن الشروط المطلوبة.
قدمنا في هذا البحث دراسة مفصلة لطرق التنقيب في البيانات النصية و الإمكانيات المتوفرة في لغة الاستعلام الإجرائية PL/SQL التي تتعامل مع قواعد بيانات أوراكل الغرضية للقيام بذلك. و من ثم قمنا ببناء نموذج تنقيب يعمل على تصنيف وثائق النصوص العربية باست خدام خوارزمية SVM لفهرستها و من ثم تحويلها إلى جداول بيانات مدخلة في جداول الحالة لتصنيفها باستخدام خوارزمية Naïve Bayes و قدمنا الاستنتاجات و التوصيات بعد تقييم النتائج التي حصلنا عليها.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا