الفهرس 
Acknowledgment
Arabic language characteristicsOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 82 |  |  |
| | | from | 82 | | |
Abstract
الملخص العربى
التعرف الالى على خط اليد لديه العديد من التطبيقات المتنوعه فى عالمنا المعاصر،ومن امثله هذه التطبيقات معالجه الشيكات البنكية وميكنة الاداريات الوظيفيه والمكتبية وتطبيقات ادخال البيانات، بالرغم من ان مسألة التعرف على الكتابة بخط اليد بشكل عام فى حد ذاتها تعتبر تحدى كبير الا ان نطاق التعرف على الكتابة العربية المكتوبة بخط اليد بها نوع خاص من التحدي ، وذلك نظرا للسمات الخاصة بالكتابة العربية المكتوبه بخط اليد، فى هذه الرساله نهتم بالتعرف على الكميات الحرفية العربية المكتوبة بخط اليد باستخدام طريقتين مختلفتين، الطريقة الاولى تعتمد على استخدام الخصائص المميزه للكلمات الموضوعه والمصممه بواسطة المبرمج وذلك عن طريقة انشاء نظام للتعرف على الكميات الحرفيه من شكلها الكلى واستخدام الخصائص الكلية الهيكلية فى التعرف عن طريق تقديم هذه الخصائص لمجموعة من المصنفات ، الطريقة الثانية تعتمد على اسلوب التعلم العميق حيث اننا نقدم حل جديد لمشكلة التعرف على الكميات الحرفية العربية المكتوبة بخط اليد باستخدام خوارزميات الشبكات العصبية التلافيفية للتعلم العميق،لاشك ان خوارزميات الشبكات العصبية التلافيفية العميقة حققت اداء ممتاز فى مهام مختلفة للكمبيوتر والتعرف على الكتابة وتلقى المزيد من الاهتمام فى السنوات الاخيرة، نتائجنا التجريبية اظهرت الاداء العالى والنتائج الممتازة لنظام التعرف المبنى على خوارزميات الشبكات العصبية التلافيفيه للتعلم العميق مقارنة بالطرق التقليدية المبنيه على استخدام خصائص الكميات الحرفيه الموضوعه والمصممه ، لتدريب واختبار كلا نظامى التعرف على الكميات الحرفية العربية المكتوبة بخط اليد بكلا الطريقتين تم استخدام نفس قاعدة البيانات.