【24h】

An automatic text reader using neural networks

机译:使用神经网络的自动文本阅读器

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摘要

This paper proposes an Arabic typewritten text reader using neural networks. The idea is based on the way in which humans read. The system's input is real newspaper texts written in the most common Arabic font (Naskh). The system predicts the size of the font, and uses it in separating lines, words and sub-words. Then, it scans the text to recognize its individual characters using a set of nine neural networks according to a certain procedure. The whole text is then rebuilt and stored to be used by any application. Using neural networks in segmentation results in an accurate and fast performance. Some enhancements are proposed in order to reach a more powerful and general version of this system.
机译:本文提出了一种使用神经网络的阿拉伯文字打字机。这个想法是基于人类的阅读方式。系统的输入是以最常见的阿拉伯字体(Naskh)书写的真实报纸文本。系统会预测字体的大小,并将其用于分隔行,单词和子单词。然后,它根据特定程序使用一组九个神经网络扫描文本以识别其各个字符。然后,整个文本将被重建并存储以供任何应用程序使用。在分割中使用神经网络可实现准确而快速的性能。为了达到此系统的更强大和更通用的版本,提出了一些增强功能。

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