Abstract
Because there has not been much research done on the Arabic language which is thought to be more challenging than other languages due to it has multiple cases and forms for a single letter—there is still interest in developing a system to verification the writer\'s identity by he/she handwritting. These systems are thought to be essential in resolving complex legal issues involving security agencies and other issues.The foundation of our novel approach is the integration of a Harris corner detector with a Convolutional Neural Network (CNN).We also introduce a data augmentation algorithm to enhance the quality of the data. We tackle several problems related to this point by suggesting a method that can identify handwritten Arabic texts without the need to separate the characters,words to lines and by using upsampling to make the handwritten area of the image larger and more readable and this model work in offline mode with value 99.66% on the KHATT dataset.
Keywords
CNN
Handwriting
identification
verification
Abstract
نظرًا لعدم إجراء الكثير من الأبحاث حول اللغة العربية التي يُعتقد أنها أكثر تحديًا من اللغات الأخرى نظرًا لوجود حالات وأشكال متعددة للحرف الواحد، فلا يزال هناك اهتمام بتطوير نظام للتحقق من هوية الكاتب من خلاله. / هي الكتابة اليدوية. يُعتقد أن هذه الأنظمة ضرورية في حل المشكلات القانونية المعقدة التي تتعلق بالوكالات الأمنية وغيرها من القضايا. أساس نهجنا الجديد هو دمج كاشف زاوية هاريس مع الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). كما نقدم خوارزمية زيادة البيانات تعزيز جودة البيانات. قمنا بمعالجة العديد من المشاكل المتعلقة بهذه النقطة من خلال اقتراح طريقة يمكن من خلالها التعرف على النصوص العربية المكتوبة بخط اليد دون الحاجة إلى فصل الحروف والكلمات عن السطور وباستخدام upsampling لجعل المساحة المكتوبة بخط اليد من الصورة أكبر وأكثر قابلية للقراءة ويعمل هذا النموذج في وضع غير متصل بالشبكة بقيمة 99.66% في مجموعة بيانات KHATT.
Keywords
الكتابة اليدوية، CNN، التحديد، التحقق