Fast classification of handwritten on-line Arabic characters

Author(s):  
George Kour ◽  
Raid Saabne
Author(s):  
Rakesh Kumar ◽  
Avinash M. Jade ◽  
Valadi K. Jayaraman ◽  
Bhaskar D. Kulkarni

A hybrid strategy of using (i) locally linear embedding for nonlinear dimensionality reduction of high dimensional data and (ii) support vector machines for classification of the resultant features is proposed as a robust methodology for process monitoring. Illustrative examples substantiate the methodology vis-à-vis current practice.


1999 ◽  
Author(s):  
T. I. Liu ◽  
F. Ordukhani

Abstract An on-line monitoring and diagnostic system is needed to detect faulty bearings. In this work, by applying the feature selection technique to the data obtained from vibration signals, six indices were selected. Artificial neural networks were used for nonlinear pattern recognition. An attempt was made to distinguish between normal and defective bearings. Counterpropagation neural networks with various network sizes were trained for these tasks. The counterpropagation neural networks were able to recognize a normal from a defective bearing with the success rate between 88.3% to 100%. The best results were obtained when all the six indices were used for the on-line classification of roller bearings.


2020 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 3-13
Author(s):  
Alexander Kozachok ◽  
Sergey Kopylov

 Abstract— This article presents an approach to protection of printed text data by watermark embedding in the printing process. Data protection is based on robust watermark embedding that is invariant to text data format converting into image. The choice of a robust watermark within the confines of the presented classification of digital watermark is justified. The requirements to developed robust watermark have been formed. According to the formed requirements and existing restrictions, an approach to robust watermark embedding into text data based on a steganographic algorithm of line spacing shifting has been developed. The block diagram and the description of the developed algorithm of data embedding into text data are given. An experimental estimation of the embedding capacity and perceptual invisibility of the developed data embedding approach was carried out. An approach to extract embedded information from images containing a robust watermark has been developed. The limits of the retrieval, extraction accuracy and robustness evaluation of embedded data to various transformations have been experimentally established.Tóm tắt— Bài báo trình bày cách tiếp cận để bảo vệ dữ liệu văn bản in bằng cách nhúng vào văn bản một đoạn thủy vân trong quá trình in. Bảo vệ dữ liệu dựa trên việc sử dụng thủy vân bền vững có khả năng chống lại sự chuyển đổi định dạng dữ liệu văn bản sang dữ liệu hình ảnh. Sau quá trình phân tích các hệ thống thủy vân số hiện có, nhận thấy việc lựa chọn một mô hình thủy vân bền vững là hợp lý. Do yêu cầu thực tế và các hạn chế của phương pháp nhúng thủy vân vào dữ liệu văn bản hiện có, bài báo đưa ra phương pháp nhúng mới được phát triển dựa trên một thuật toán ẩn mã sử dụng cách thay đổi khoảng cách giữa các dòng trong văn bản. Bài báo đưa ra một sơ đồ khối và mô tả thuật toán nhúng thông tin vào dữ liệu văn bản. Các thực nghiệm về khả năng nhúng và khả năng che giấu thông tin với tri giác thông thường của dữ liệu nhúng cũng được trình bày. Bài báo cũng nêu cách tiếp cận để trích xuất thông tin được nhúng từ các hình ảnh có chứa thủy vân bền vững. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng đưa ra các giới hạn về khả năng ứng dụng của phương pháp dựa trên các thực nghiệm, các đánh giá về độ chính xác của việc trích xuất được dữ liệu và độ mạnh của phương pháp nhúng mới này đối với các phép biến đổi ảnh khác nhau. 


2021 ◽  
Author(s):  
Claude Hudon ◽  
Melanie Levesque ◽  
Olivier Kokoko ◽  
Normand Amyot ◽  
Ryad Zemouri

2017 ◽  
Vol 168 (1) ◽  
pp. 68-72
Author(s):  
Piotr BOGUŚ ◽  
Mateusz CIESZYŃSKI ◽  
Jerzy MERKISZ

The paper presents a method of classification of locomotive Diesel engine states basing on vibration signals taken from an engine body and using chosen statistical parameters calculated for the original signal and it wavelet multiresolution components. The researches presented in the paper concern estimation of an engine states before and after a general repair. The target application of the presented researches is an on-line diagnostic system which can complement standard OBD systems. To this purpose the applied methods should not base on complex analysis of some spectral, time-frequency or scalogram plots but rather on choosing single diagnostic parameters which are suitable for the fast on-line diagnostic. The results have showed the significant difference in distinguishing of engine work before and after a general repair using some chosen statistical parameters applied to vibration signals.


2018 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 13
Author(s):  
Amia Luthfia

Teenager aged 10-19 years is the digital native generation and thetj are connected with the virtual world almost every time. Online activities they do, among others, are connected through social media, search for information on various websites, downloading music, watching movies via YouTube, read the news, play on-line games, and etc. Teens' on-line activity behind it has a variety of risks and should be examined together with any kind of on-line risks experienced by adolescents as a first step in order to minimize the negative effects that rcould occur. This article contains a study of the conceptualization of on-line risk, scope and classification of on-line risk; featuring a wide range of research<br />011 the influence of social environment on the risk of on-line teens; and attempts to deal with the risk of negative media that hit young people through new media literacy education. Media literacy curriculum that already exist.&gt;hould be adapted to the characteristics of new media. At its core, the new media literacy should include: (1) media literacy; (2) d igital technologtj literacy; (3) civil and social respol?sibility; and ( 4) imagination and creativih;.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document