>
Fa   |   Ar   |   En
   ارائه ویژگیهای دیداری جدید در تصویر دست نوشته فارسی برای تشخیص روحیات افراد  
   
نویسنده نوروز زاده یاسر ,نظام آبادی پور حسین
منبع ماشين بينايي و پردازش تصوير - 1392 - دوره : 1 - شماره : 2 - صفحه:15 -26
چکیده    در این مقاله، ویژگیهای دیداری جدیدی برای تشخیص روحیات افراد بر اساس دست نوشته فارسی پیشنهاد شده است. هدف این پژوهش این است که مشخصاتی که گرافولوژیستها در مورد مشخصات دست نوشته بیان می کنند را بتوان با کمک کامپیوتر براساس تصویر دست نوشته به طور خودکار استخراج کرد. بنابراین باید این مشخصات به صورت ویژگیهای دیداری قابل استخراج از تصویر بیان شوند. برای این منظور ابتدا تصاویر دست نوشته ها پیش پردازش می شوند و ویژگیهایی مانند عرض قلم، فاصله خطوط، ارتفاع حروف و ... استخراج می شوند. در مرحله بعد ویژگیهایی از قبیل فواصلبینکلمات، اندازه حروف، میزان کجی حروف و ارتفاع حروف عمودی محاسبه شده اند. این ویژگیها برای تشخیص نوع دست نوشته از لحاظ نظم و عدم تساوی حروف به کار می روند. ویژگیهای ارائه شده روی دست نوشته های دسته بندی شده توسط گرافولوژیست آزموده شده است. نتایج، مناسب بودن ویژگیهای پیشنهاد شده را تایید می کند.
کلیدواژه گرافولوژی، استخراج ویژگی، پردازش تصویر، دست نوشته فارسی
آدرس دانشگاه شهید باهنر کرمان, بخش مهندسی کامپیوتر, ایران, دانشگاه شهید باهنر کرمان, بخش مهندسی برق, ایران
پست الکترونیکی nezam@uk.ac.ir
 
   New Visual Features for Farsi Handwriting Images based Graphology Study of Personality using Image Processing for Farsi Handwriting  
   
Authors Nezamabadi-pour Hossein ,Norouzzadeh Yaser
Abstract    In this paper, new visual features for personality identification based on Farsi handwriting images are proposed.  The purpose of this study is to establish a computer aided system to automatically extract some attributes that are used by graphologists for the analysis of handwriting. Therefore, these attributes should be presented in the forms that be extractable from the handwriting images. To do this, first the handwriting images are preprocessed and the features such as pen width, spaces between lines, heights of subwords, etc. are extracted. In the next step, some features including spaces between words, the size of letters and subwords, the deviation of letters and the height of vertical letters are calculated. These features are employed to recognize the type of handwriting. Eventually, the extracted features from handwriting images are examined on a set of images which have been commented on by graphologist. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed features.
Keywords
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved