انجمن کامپیوتر ایران

آنالیز مستندات دست‌نویس فارسی یکی از زمینه‌های پردازش تصویر است که هدف آن تبدیل مستندات تصویری به فرم نمادین است. این تبدیل جهت تسریع و راحتی انجام اصلاحات دخیره‌سازی، بازیابی، استفاده مجدد، جستجو و انتقال مستندات انجام می‌گیرد. آنالیز مستندات در پنج مرحله: پیش‌پردازش، قطعه‌بندی، بازنمایی، بازشناسی، پس‌پردازش انجام می‌پذیرد. در این مقاله، در مرحله اول پیش‌پردازش مورد نیاز برای نرمالیزه کردن تصویر صورت می گیرد. در مرحله بازشناسی، جهت استخراج ویژگی حروف دست‌نویس فارسی، روش مبتنی بر ممان‌های زرنیک معرفی شده است. خروجی ممان‌های زرنیک برای تصمیم‌گیری در مورد حروف، در خوشه‌بندی ترتیبی قرار می‌گیرد. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که استخراج ویژگی به کمک ممان‌های زرنیک روش مناسبی است که با تعداد کمی از ویژگی‌های مستقل از چرخش سروکار دارد که این موضوع باعث کمتر شدن محاسبات و افزایش سرعت بازشناسی و پایداری در برابر چرخش می‌گردد. مستقل از اندازه بودن با استفاده از محاسبه تفاضل و حداقل فاصله تصویر به دست می‌آید. هم‌چنین به‌دلیل مراحل پیش-پردازش که در این پژوهش انجام شده است الگوریتم نسبت به انتقال نیز مستقل است. طی آزمایشات انجام شده مرتبه معتبر ممان‌های زرنیک برای استخراج ویژگی بین 4 تا 38 است. استفاده از خوشه‌بندی باعث کاهش هزینه الگوریتم به log(n) شده و یکی از مزایای این الگوریتم پیشنهادی است.