Resumen

La extracción de características juega un papel importante en el reconocimiento de texto, ya que tiene como objetivo capturar las características esenciales de la imagen de texto. Los algoritmos de extracción de características varían ampliamente entre características robustas y difíciles de extraer y características sensibles al ruido y fáciles de extraer. Entre esos tipos de características se encuentran las características estadísticas que se derivan de la distribución estadística de los píxeles de la imagen. Este artículo presenta un método novedoso para la extracción de características donde se extraen características estadísticas simples de una ventana de un píxel de ancho que se desliza a lo largo de la línea de texto. El conjunto de características se agrupa en el espacio de características utilizando cuantificación de vectores. La secuencia de vectores de características se introduce luego en un motor de clasificación para propósitos de entrenamiento y reconocimiento. El sistema de reconocimiento se aplica a un corpus de datos que incluye texto árabe cursivo de más de 600 hojas tamaño A4 mecanografiadas en múltiples fuentes generadas por computadora. El rendimiento del sistema

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Extracción de características; Reconocimiento de texto; Características estadísticas; Píxeles de imagen; Motor de clasificación; Corpus de datos
• Keywords:Feature extraction; Text recognition; Statistical features; Image pixels; Classification engine; Data corpus