Photo Photo Photo Photo Photo Photo
Print
E-mail
Computer Science: An Accurate Handwritten Digits Recognition system Based on DWT and FCT

 

An Accurate Handwritten Digits Recognition system Based on DWT and FCT

 Mustafa S. Kadhm1, Duaa Enteesha Mhawi2, Rana Mohammed H. Zaki3

1Imam Ja'afar Al-sadiq University, Department of Computer Techniques Engineering, Baghdad, Iraq.

2Computer Science, Central Technical University, Technical Management Institute, Baghdad, Iraq.

3Computer Science Department, University of Technology, Baghdad, Iraq.

 

Abstract

     In this paper an accurate Indian handwritten digits recognition system is proposed. The system used three proposed method for extracting the most effecting features to represent the characteristic of each digit. Discrete Wavelet Transform (DWT) at level one and Fast Cosine Transform (FCT) is used for features extraction from the thinned image. Besides that, the system used a standard database which is ADBase database for evaluation. The extracted features were classified with K-Nearest Neighbor (KNN) classifier based on cityblock distance function and the experimental results show that the proposed system achieved 98.2% recognition rate.

Keywords:  Handwritten digit, DWT, FCT, KNN, FCM.

 

نظام دقيق لتميز الارقام المكتوبة بخط اليد مبنيه على اساس DWT  و FCT

مصطفى سلام كاظم1، دعاء نتيشه مهاوي2، رنا محمد زكي3

جامعة الامام جعفر الصادق، بغداد، العراق. هندسة تقنيات الحاسوب،1

الجامعة التقنية الوسطى، معهد إدارة تقني، بغداد، العراق. علوم حاسوب،2

الجامعة التكنلوجية، ببغداد، العراق قسم علوم الحاسوب،3

الخلاصة

     في هذا البحث تم اقتراح نظام دقيق للتعرف على الأرقام الهندية المكتوبة بخط اليد. يستخدم النظام ثلاثة طرق مقترحة لاستخراج السمات الأكثر تأثيرا لتمثيل كل رقم. تم استخدام DWT في المستوى الأول و DCT لاستخراج الميزات من الصورة المنحفة. وبالإضافة إلى ذلك، استخدم النظام قاعدة بيانات قياسية هي قاعدة بيانات ADBase لغرض التقييم. تم تصنيف الخصائص المستخرجة من قبل المصنف KNN بأستخدام دالة المسافة cityblock والنتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح حقق معدل تعرف 98.2٪.



alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.