Persis: خط أنابيب لتمييز الخط الفارسي باستخدام شبكات العصبونات التلافيفية

ماذا يحدث إذا واجهنا خطًا مناسبًا لعملنا التصميمي ولكننا لا نعرف اسمه؟ تُستخدم أنظمة التعرّف البصري على الخطوط (VFR) لتحديد نوع الخط في الصورة. يمكن لهذه الأنظمة مساعدة المصممين الجرافيكيين في تحديد الخطوط المستخدمة في الصور. كما تساهم أنظمة VFR في تحسين سرعة ودقة أنظمة التعرّف البصري على الحروف (OCR). في هذا البحث، نقدم أول مجموعة بيانات متاحة للعامة في مجال التعرّف على الخطوط الفارسية واستخدمنا شبكات العصبونات المت convoled (CNN) لمعالجة هذه المشكلة. أظهرت النتائج أن الأنبوب المقترح حقق دقة 78.0٪ في المرتبة الأولى على مجموعات البيانات الجديدة لدينا، ودقة 89.1٪ على مجموعة بيانات IDPL-PFOD، ودقة 94.5٪ على مجموعة بيانات KAFD. بالإضافة إلى ذلك، فإن الوقت المتوسط الذي يُقضى في الأنبوب بأكمله لإحدى عيِّنات مجموعات البيانات المقترحة لدينا هو 0.54 ثانية باستخدام المعالج المركزي (CPU) و0.017 ثانية باستخدام المعالج الرسومي (GPU). نستنتج أنه يمكن استخدام طرق CNN للتعرّف على الخطوط الفارسية دون الحاجة إلى خطوات معالجة إضافية مثل استخراج الخصائص، الثنائيَّة، التطبيع، وغيرها.注释：在阿拉伯语中，“Convolutional Neural Networks”通常翻译为“شبكات العصبونات المت convoled”，但为了更符合学术写作的习惯，建议使用“شبكات العصبونات الم��وية”（Shabakat Al-'Asab Al-Mutamayizah）。以下是修正后的版本：ماذا يحدث إذا واجهنا خطًا مناسبًا لعملنا التصميمي ولكننا لا نعرف اسمه؟ تُستخدم أنظمة التعرّف البصري على الخطوط (VFR) لتحديد نوع الخط في الصورة. يمكن لهذه الأنظمة مساعدة المصممين الجرافيكيين في تحديد الخطوط المستخدمة في الصور. كما تساهم أنظمة VFR في تحسين سرعة ودقة أنظمة التعرّف البصري على الحروف (OCR). في هذا البحث، نقدم أول مجموعة بيانات متاحة للعامة في مجال التعرّف على الخطوط الفارسية واستخدمنا شبكات العصبونات الم��وية (CNN) لمعالجة هذه المشكلة. أظهرت النتائج أن الأنبوب المقترح حقق دقة 78.0٪ في المرتبة الأولى على مجموعات البيانات الجديدة لدينا، ودقة 89.1٪ على مجموعة بيانات IDPL-PFOD، ودقة 94.5٪ على مجموعة بيانات KAFD. بالإضافة إلى ذلك، فإن الوقت المتوسط الذي يُقضى في الأنبوب بأكمله لإحدى عيِّنات مجموعات البيانات المقترحة لدينا هو 0.54 ثانية باستخدام المعالج المركزي (CPU) و0.017 ثانية باستخدام المعالج الرسومي (GPU). نستنتج أنه يمكن استخدام طرق CNN للتعرّف على الخطوط الفارسية دون الحاجة إلى خطوات معالجة إضافية مثل استخراج الخصائص، الثنائيَّة، التطبيع، وغيرها.