Arabic Handwritten Digit Recognition Based on Restricted Boltzmann Machine and Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Handwritten digit recognition is an open problem in computer vision and pattern recognition, and solving this problem has elicited increasing interest. The main challenge of this problem is the design of an efficient method that can recognize the handwritten digits that are submitted by the user via digital devices. Numerous studies have been proposed in the past and in recent years to improve handwritten digit recognition in various languages. Research on handwritten digit recognition in Arabic is limited. At present, deep learning algorithms are extremely popular in computer vision and are used to solve and address important problems, such as image classification, natural language processing, and speech recognition, to provide computers with sensory capabilities that reach the ability of humans. In this study, we propose a new approach for Arabic handwritten digit recognition by use of restricted Boltzmann machine (RBM) and convolutional neural network (CNN) deep learning algorithms. In particular, we propose an Arabic handwritten digit recognition approach that works in two phases. First, we use the RBM, which is a deep learning technique that can extract highly useful features from raw data, and which has been utilized in several classification problems as a feature extraction technique in the feature extraction phase. Then, the extracted features are fed to an efficient CNN architecture with a deep supervised learning architecture for the training and testing process. In the experiment, we used the CMATERDB 3.3.1 Arabic handwritten digit dataset for training and testing the proposed method. Experimental results show that the proposed method significantly improves the accuracy rate, with accuracy reaching 98.59%. Finally, comparison of our results with those of other studies on the CMATERDB 3.3.1 Arabic handwritten digit dataset shows that our approach achieves the highest accuracy rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».