@article { author = {Ashurpour, Mohammad and Ziaratban, Majid}, title = {Online Handwritten Persian Isolated Letter Recognition by Using Discrete Markov Models and Language-Based Features}, journal = {Journal of Soft Computing and Information Technology}, volume = {6}, number = {2}, pages = {51-68}, year = {2017}, publisher = {Babol Noshirvani University of Technology}, issn = {2383-1006}, eissn = {2588-4913}, doi = {}, abstract = {In this paper, an online Persian isolated letter recognition by using discrete Markov models and language-based features is presented. In the proposed method, the preprocessing includes the extraction of dots, the removal of ending-bends, the normalization of the main body dimension, and the main body smoothing. The direction of the pen for the main body, and also the location and the number of secondary movements and dots of letters are used as the observable features in order to train and test models. No alphabet grouping has been used in the proposed method. In order to produce appropriate discrete observation sequences for the hidden Markov models, the proposed codebook is based on the characteristics of the Persian language. To improve the recognition accuracy, the proposed post-processing checks the recognized character in terms of the number and location of the secondary movements and dots. The final recognition rate is obtained more than 98% for the test dataset and outperforms other methods applied to this dataset.}, keywords = {online recognition,Isolated Persian Letters,Hidden Markov Model,code book,preprocessing,Post-processing}, title_fa = {بازشناسی برخط حروف مجزای دست نویس فارسی با استفاده از مدل مخفی مارکوف گسسته و ویژگی‌های مبتنی بر زبان فارسی}, abstract_fa = {در این مقاله، بازشناسی برخط حروف مجزای دستنویس فارسی با استفاده از مدل مخفی مارکوف گسسته و ویژگی‌های مبتنی بر زبان فارسی ارائه می‌شود. در روش پیشنهادی، از استخراج نقطه‌های حرف، حذف قلاب‌ها، یکسان سازی ابعاد بدنه اصلی و هموارسازی آن به‌عنوان بخشی از فرایند پیش پردازش استفاده می‌شود. جهت حرکت قلم برای بدنه اصلی و همچنین محل و تعداد ریزحرکت‌ها و نقطه‌های حروف به‌عنوان ویژگی‌های قابل مشاهده به منظور استفاده در فرایند آموزش و آزمایش مدل به‌کار می‌روند. در روش پیشنهادی از هیچ‌گونه گروه‌بندی حروف، استفاده نشده است. به‌منظور تولید دنباله مشاهدهای گسسته برای مدل مخفی مارکوف، از کتاب کد پیشنهادی که مبتنی بر خصوصیات نوشتاری زبان فارسی است استفاده می‌شود. برای افزایش دقت بازشناسی، فرایند پس‌پردازش پیشنهادی، حرف بازشناسی شده را از نظر تعداد و محل ریزحرکت‌ها و نقطه‌ها بررسی کرده و خروجی نهایی را بر می‌گرداند. نرخ بازشناسی با استفاده از روش پیشنهادی بیش از ۹۸ درصد برای مجموعه داده‌های آزمایشی است که نسبت به سایر روش‌های اعمال شده بر روی این مجموعه داده، دقت بهتری را ارائه می‌دهد.}, keywords_fa = {بازشناسی برخط,حروف مجزای فارسی,مدل مخفی مارکوف,کتاب کد,پیش پردازش,پس‌ پردازش}, url = {https://jscit.nit.ac.ir/article_61690.html}, eprint = {https://jscit.nit.ac.ir/article_61690_9b6df6569aeff3fe88a3c4a4255010f4.pdf} }