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01.06.2011 | Ausgabe 2/2011

Cognitive Computation 2/2011

Recognition of Handwritten Arabic Literal Amounts Using a Hybrid Approach

Zeitschrift:
Cognitive Computation > Ausgabe 2/2011
Autoren:
Abdelhak Boukharouba, Abdelhak Bennia

Abstract

This paper describes a new approach to combine a multilayer perceptron (MLP) and a hidden Markov model for recognizing handwritten Arabic words. As a first step, connected components (CCs) of black pixels are detected, then the system determines which CCs are sub-words and which are diacritics. The diacritics are then isolated and identified separately, and the sub-words are segmented into graphemes. The MLP is used as labeller (classifier) and probability estimator. We also introduce the diacritics and their positions in our hybrid system; thus, only one model including both grapheme and diacritic states is built to represent the whole alphabet. Finally, we consider a maximum likelihood classifier to decide about the word class. The experiments that were performed show promising results on Arabic word segmentation and recognition.

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