## APLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN KOMBINASI FITUR DAN TTS UNTUK ANAK USIA DINI
Fitriyatul Qomariyah 1 , Luthfatun Nisa'
1 Pendidikan Agama Islam, Fakultas Tarbiyah, Institut Agama Islam Negeri Madura
2 Pendidikan Islam Anak Usia Dini, Fakultas Tarbiyah, Institut Agama Islam Negeri Madura
1 Fitriyatulqomariyah@iainmadura.ac.id , 2 luthfatunnisa@iainmadura.ac.id

## ABSTRAK
Pengenalan tulisan tangan huruf arab menjadi masalah yang cukup sulit dipecahkan. Beberapa huruf dengan bentuk yang sama menjadi kendala dalam proses pengenalannya. Gaya, bentuk, dan ukuran tulisan setiap  orang  yang  beranekaragam  juga  menjadi  masalah  yang  komplek  dalam  kasus  pengenalan  tulisan tangan huruf arab ini. Pemilihan fitur yang cocok sangat dibutuhkan dalam kasus ini untuk mendapatkan hasil yang baik. Pada penelitian ini, metode ekstraksi fitur diusulkan untuk pengenalan tulisan tangan huruf arab. Ekstraksi fitur dilakukan dengan cara mengambil nilai fitur yang sama dari beberapa fitur huruf (huruf yang sama) untuk dijadikan sebagai fitur baru dari huruf tersebut. Kemudian membandingkan setiap fitur data  latih  terhadap  semua  fitur  data  sampel  untuk  mengklasifikasikan  setiap  huruf  menggunakan City_Block. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu oran tua untuk mengenalkan huruf arab kepada anak.
Kata kunci: Pengenalan huruf, tulisan tangan huruf arab, kombinasi fitur, TTS, ekstraksi fitur, City_Block.

## ABSTRACT
Handwriting  recognition  of  Arabic  letters  is  a  problem  that  is  quite  difficult  to  solve.  Several letters  with  the  same  shape  become  an  obstacle  in  the  recognition  process.  The  different  styles, shapes,  and  sizes  of  people's  writings  are  also  a  complex  problem  in  the  case  of  handwriting recognition  of  Arabic  letters.  Selection  of  suitable  features  is  needed  in  this  case  to  get  good results.  In  this  study,  a  feature  extraction  method  is  proposed  for  handwriting  recognition  of Arabic  letters.  Feature  extraction  is  done  by  taking  the  same  feature  value  from  several  letter features  (the  same  letter)  to  be  used  as  a  new  feature  of  the  letter.  Then  compare  each  training data  feature  against  all  sample  data  features  to  classify  each  letter  using  City_Block.  This application is expected to help parents to introduce Arabic letters to children.
Keywords: Character Recognition, Handwritin of Arabic Character, Feature Combination, TTS, Feature Extraction, City_Block.

## 1. PENDAHULUAN
Optical Character Recognition (OCR) adalah mesin elektronik untuk menerjemahkan tulisan tangan, menjadi  teks  yang  dapat  dibaca  dan  disunting  oleh  komputer  [1].  Tujuan  utama  dari  sistem  Optical Character  Recognition  (OCR)  adalah  untuk  menirukan  kemampuan  manusia  dalam  hal  membaca.  Oleh sebab  itu,  sistem  OCR  dianggap  sebagai  cabang  dari  kecerdasan  buatan  dan  sebuah  cabang  dari  visi komputer [1].  Pengenalan tulisan tangan huruf Arab pada Optical Character Recognition (OCR) menjadi focus penelitian akhir-akhir ini. Meskipun demikian, pengenalan tulisan tangan huruf arab memiliki tingkat kesulitan yang lebih dibandingkan pengenalan huruf abjad lainnya. Bentuk dan ukuran setiap karakter dari tulisan orang yang berbeda menjadi masalah utama di dalam pengenalan tulisan tangan huruf arab [2].
Banyak  metode  yang  digunakan  dalam  proses  pengenalan  tulisan  tangan  huruf  arab  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  [3].  Pemilihan  fitur  yang  cocok  akan  sangat  berpengaruh terhadap proses pengenalan khususnya dalam pengenalan tulisan tangan huruf arab [4]. Bentuk huruf arab yang  hampir  sama  pada  beberapa  hurufnya  dan  gaya  tulisan  setiap  orang  yang  berbeda-beda  menjadi
sebuah permasalahan yang kompleks didalam pemilihan fitur yang cocok dalam proses pengenalan untu mendapatkan hasil yang baik.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan.  Diantaranya  dilakukan  oleh  Lawgali  and  Bouridane.  Mereka melakukan  penelitian  untuk  mengenali  tulisan  tangan  huruf  arab  menggunakan  ekstaksi  fitur Discrete Cosine  Transform (DCT)  dan Discrete  Wavelet  Transform (DWT)[5].  Hasil  akurasi  yang  didapat  pada penelitian  ini  sebesar  94,87%  untuk  ekstraksi  fitur  menggunakan  DCT  dan  59,81%  untuk  DWT  pada gambar dengan ukuran 64x64.  M. A. Abdullah dan H. H. Al-Fraidi et al juga melakukan penelitian untuk mengenali  tulisan  tangan  huruf  arab[6].  Pada  penelitiannya,  pengenalan  huruf  arab  dilakukan  dengan beberapa  tahap,  diantaranya  adalah  dengan  mengekstraksi  bentuk  dan  fitur  dari  huruf  tersebut.  Dengan metode  tersebut,  akurasi  yang  dicapai  sebesar  81%.  Penelitian  yang  lain  juga  dilakukan  oleh  Sahlol  dan Suen,  mereka  melakukan  penelitian  untuk  mengenali  tulisan  tangan  huruf  arab  menggunaan  integral proyeksi (vertical dan horizontal proyeksi) dan beberapa fitur lainnya dengan akurasi sebesar 88% [7].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengusulkan  sebuah  metode  ekstraksi  fitur  untuk  proses  pengenalan tulisan tangan huruf arab. Pengambilan fitur dilakukan dengan cara menggabungkan beberapa fitur huruf yang  sama  dari  beberapa  tulisan  tangan  orang  yang  berbeda  menjadi  satu  fitur  baru.  Fitur  baru  tersebut kemudian dijadikan sebagai fitur dari sebuah huruf tertentu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 113 bentuk huruf dengan 10 sampel tulisan tangan  yang berbeda pada setiap hurufnya, sehingga jumlah total  sampel  yang  digunakan  adalah  sebanyak  1130.  Pada  penelitian  sebelumnya,  peneliti  melakukan proses  pengenalan  tulisan  tangan  huruf  arab  dalam  bentuk  teks.  Pada  penelitian  ini,  penulis mengembangkannya menjadi  aplikasi dapat mengeluarkan suara sebagai terjemahan hasil teks, yang tidak hanya  menghasilkan  teks  seperti  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  ini  difokuskan  pada  pengenalan    g tulisan tangan huruf arab.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Aplikasi  Pengenalan  Tulisan  Tangan  Huruf  Arab  ini  dibangun  dengan  menggunakan  113  bentuk huruf dengan 10 sampel tulisan tangan yang berbeda pada setiap hurufnya. Usulan tahapan umum sistem pengnalan  ditunjukkan pada Gambar 1. Huruf arab yang akan dikenali pada aplikasi ini merupakan tulisan tangan huruf arab.
Gambar 1. Tahapan Umum Sistem
Gambar 2. Blok Diagram Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Arab
Dari hasil tangkapan gambar, gambar diproses untuk proses pengenalan. Diagram blok pengenalan dapat dilihat pada Gambar 2. Sedangkan  untuk proses pengenalan dapat dilihat pada Gambar 3. proses ini dilakukan  untuk  memproses  gambar  menjadi  teks  huruf  arab.  Pertama,  sistem  melakukan  proses preprocessing, kedua, proses  ekstraksi fitur , dan terakhir proses pengenalan.
Gambar 3. Design System Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Arab
Preprocessing  adalah  proses  awal  perbaikan  sebuah  citra  untuk  menghilangkan  noise.  Seperti yang dikemukakan oleh Bahri dan Maliki, preprocessing adalah proses untuk menghilangkan bagian-bagian yang  tidak  diperlukan  pada  citra  input  untuk  diproses  lebih  lanjut  [8].  preprocessing  pada  penelitian  ini melalui  beberapa  proses  yaitu RGB  to  Gray , Otsu  Thresholding , Complement, Thinning ,  dan Resize gambar. Preprocessing adalah untuk memudahkan peneliti mengidentifikasi setiap karakter tulisan tangan arab.
Gambar RGB adalah gambar dimana setiap pikselnya terdiri dari 3 nilai warna (merah, hijau, dan biru) [9]. RGB to Gray adalah proses mengkonversi nilai RGB (merah, hijau, dan biru) menjadi grayscale.
Luminance  adalah  algoritma  standar  yang  digunakan  untuk  meengolah  gambar.  Hal  ini  digunakan  oleh MATLAB  dengan  fungsi  ''  rgb2gray  ''  yang  sering  digunakan  dalam  visi  komputer.  Luminance  [10] dirancang  untuk  mencocokkan  persepsi  kecerahan  manusia  dengan  menggunakan  kombinasi  bobot  dari RGB:
=
(1)
Dimana R adalah nilai warna merah, G adalah nilai warna hijau, dan B adalah nilai warna biru.
Otsu  Thresholding adalah  sebuah  metode  untuk  membedakan  antara foreground dan background dengan menggunakan nilai threshold . Akan tetapi, pencerahan yang kurang baik dan warna background yang  tidak  sama  akan  menyulitkan  didalam  menentukan  nilai threshold . Misalnya diasumsikan bahwa C1 adalah sebuah citra asli yang memiliki daerah terang dan daerah gelap,  Sedangkan  P(s)  adalah  probabilitas  dari  setiap  daerah.  maka  dapat  dirumuskan  sebagai berikut [11]:
(s) for (2) (s) for (3)
Dimana P_1(s) dan P_2(s) adalah probabilitas dari daerah gelap dan daerah terang pada daerah C_1 dan C_2, sedangkan P_i adalah histogram normal dari keseluruhan ukuran citra. Dalam menentukan nilai threshold k, bimodal histogram , statistics stationary , hence , adaptive and uniform illumination area dapat dimodifikasi untuk mendapatkan nilai threshold dengan mengikuti persamaan :
(4)
Gambar 4. Gambar RGB (a) dan Gambar Biner (b)
Dimana k adalah nilai threshold , σ 2 B adalah keragaman global dari keseluruhan gambar, sedangkan σ 2 G adalah keragaman antar kelas. Proses complement image yaitu proses mengubah  nilai piksel 0 menjadi 1 dan sebaliknya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Gambar Biner (a) dan Gambar Complement (b)
Algoritma  Thinning  ini  adalah  algoritma  untuk  menipiskan  piksel  dari  objek  pada gambar.  Algorima  ini  dilakukan  dengan  melakukan  perulangan  terhadap  lapisan  piksel  sampai tidak ada pisel yang dapat dihapus lagi. Biasanya proses pengecekan dilakukan sebanyak dua kali, jika  tidak  ada  perubahan  maka  proses  perulangan  berhenti  [12].    Algoritma  ZS  merupakan algoritma  thinning  yang di  usulkan oleh  Zhang dan Suen pada tahun 1984 dengan  menggunakan 3x3 ketetanggaan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 [13].
Gambar 5. ZS 3x3 neighborhood
Gambar 6. Gambar Complement (a) dan Gambar Thinning (b)
Resize  gambar  merupakan  preprocessing  yang  terakhir.  Proses  ini  mengubah  ukuran piksel  setiap  huruf  arab  menjadi  81x81  piksel.  Proses  ini  dilakukan  untuk  memudahkan  sistem dalam mengolah gambar tersebut pada tahap selanjutnya.

## Gambar 7. Seen 81x81 Piksel
Setelah  semua  proses  preprocessing  telah  dilakukan,  proses  selanjutnya  adalah  proses ektraksi  fitur.  Pada  proses  pengenalan  huruf  arab  di  bidang  computer  vision,  Bentuk  beberapa huruf  yang  sama  menjadi  masalah  yang  cukup  sulit  untuk  dipecahkan.  Selain  itu,  masalah  yang komplek  juga  terjadi  pada  kasus  tulisan  tangan  huruf  arab  dimana  setiap  orang  memiliki  bentuk dan  ukuran  tulisan  yang  berbeda.  Oleh  Karena  itu,  pemilihan  fitur  yang  baik  sangat  dibutuhkan dalam proses pengenalan untuk mendapatkan hasil yang baik.
Pada  penelitian  ini,  suatu  ekstraksi  fitur  baru  diusulkan  untuk  proses  pengenalan  tulisan tangan  huruf  arab.  Data  sampel  yang  digunakan  sebanyak  102  bentuk  huruf  dimana  setiap  huruf ditulis  oleh  10  orang  berbeda  (total  data  sampel  adalah  102x10).  Pertama-tama,  dilakukan pengkodean data latih citra huruf arab dengan ukuran 15x30 menjadi kode biner (bernilai 0 dan 1) dimana  foreground  bernilai  1  dan  background  bernilai  0  seperti  contoh  pada  Gambar  4  dan Gambar  5.  Kami  menggunakan  10  bentuk  tulisan  huruf  yang  berbeda  di  dalam  satu  karakter.
Kemudian dilakukan pengambilan fitur dengan cara mengubah dimensi matrik menjadi 1 x n (satu baris)  seperti  pada  Gambar  10.  Setelah  itu,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  piksel  yang sama  dari  kesembilan  bentuk  tulisan  huruf  untuk  dijadikan  sebagai  fitur    dari  karakter  tersebut seperti yang digambarkan pada Gambar 11 dimana piksel yang diberi warna pink merupakan nilai piksel yang sama.
Gambar 8.  Contoh Gambar Huruf Baa
Gambar 9. Gambar Biner Huruf Baa
Gambar 10. 1xn Gambar Biner

## Gambar 11. Piksel yang Sama pada 1xn Gambar Biner
Setelah  semua  fitur  data  sampel  dari  proses  sebelumnya  didapatkan,  maka  langkah selanjutnya  adalah  membandingkan  setiap  fitur  data  latih  dengan  semua  data  sampel  dengan menggunakan City_Block.  City_Block merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menghitung jarak  atau  tingkat  kemiripan  dua  objek.  Rumus City_Block dapat  dilihat  pada  persamaan  berikut [14]:
(5)
Dimana: D=tingkat perbedaan kedua objek,
F i =Objek input, dan
Hasil  dari  proses  pengenalan  yang  berupa  teks  selanjutnya  dikonversi  menjadi  suara. Proses  ini  menggunakan  metode Text  To  Speech  (TTS). TTS merupakan  metode  untuk menciptakan  sinyal  suara  yang  berasal  dari  masukan  teks  [15].    Adapun  keunggulan  metode  ini ialah  memori  yag  dibutuhkan  sedikit  serta  mudah  diatur[16].  Ilustrasi    konversi  megguakan  TTS digambarkan  pada Gambar 12. Pertama buatlah File suara dalam format wav dengan jumlah total 29 file kemudian simpan dalam database. Banyak file tersebut didasarkan pada huruf arab dari Alif sampai  Ya (Hamzah dihitug sebagai huruf tersediri)[17]. Untuk menentukan kesamaan antara teks dengan  file  wav,  lakukan  komparasi  antara  fonem  teks  dengan  file  wav.  Terakhir,  suara  akan dimainkan dengan penggabungan antara ekstraksi fonem teks dengan file wav yang sesuai.

## Gambar 12. Ilustrasi TTS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 101 sampel huruf arab yang masing-masing ditulis oleh 15 orang dengan tulisan  tangan  yang  berbeda  (total  sampel  adalah  101x15).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dilakukan  preprocessing  terlebih  dahulu,  preprocessing  yang  dilakukan  meliputi  konversi  elemen  RGB (merah, hijau, dan biru) menjadi grayscale menggunakan persamaan (1), membedakan foreground dengan background  menggunakan  nilai  threshold  (2-4)  ,  pengubahan  nilai  0  menjadi  1  atau  sebaliknya menggunakan algoritma komplemen, redaman piksel citra menggunakan algoritma thinning , yang terakhir dilakukan  preprocessing  resize  data  citra  tulisan  tangan  karakter  arab  dengan  ukuran  yang  sama  yaitu 81x81. Contoh data yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Data Tulisan Tangan Huruf Arab
No Character First Middle End Isolated 1 Alif - 2 Baa 3 Ta 4 Tha 5 Gheem
6 Ha’a 7 Kh’a 8 Dal - - 9 Dhal - -
10 Ra - - 11 Zeen - - 12 Seen 13 Sheen 14 Sad 15 Dad 16 Tah 17 Dhad 18 Aen 19 Ghen 20 Fa 21 Qaf 22 Kaf 23 Lam 24 Meem 25 Noon 26 Ha 27 Waw - - 28 Ya
Tabel di atas merupakan karakter arab dengan berbagai bentuk diantaranya bentuk ketika huruf berdiri sendiri, ketika di awal, di tengah dan di akhir  kata.   Huruf  Arab  yang digunakan sebagai  sampel adalah gambar tulisan tangan Huruf Arab.
pertama, kita lakukan preprocessing pada semua sampel tulisan tangan Arab. Setelah preprocessing, proses selanjutnya adalah ekstraksi fitur dan pengenalan menggunakan City_Block (5). Hasil tulisan tangan karakter Arab disajikan dengan menggunakan perhitungan akurasi sebagai berikut:
System Performance =
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  didapatkan  nilai  akurasi  setiap  sampel  huruf  yang  digunakan pada penelitian ini. Hasil akurasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Akurasi Tulisan Tangan Huruf Arab
No Huruf Akurasi 1 Alif 85,51% 2 Baa 84,41% 3 Ta 80% 4 Tha 82% 5 Gheem 81,1% 6 Ha’a 82,30% 7 Kh’a 80% 8 Dal 82% 9 Dhal 81% 10 Ra 85% 11 Zeen 81% 12 Seen 85% 13 Sheen 80% 14 Sad 81% 15 Dad 80%
16 Tah 86,2% 17 Dhad 81,1% 18 Aen 83% 19 Ghen 81,3% 20 Fa 80,5% 21 Qaf 80% 22 Kaf 82,7% 23 Lam 83,1% 24 Meem 82,9% 25 Noon 81,5% 26 Ha 79% 27 Waw 86% 28 Ya 78%

## Gambar 13. Diagram Hasil Akuarasi Tulisan Tangan Arab
Dari  hasil  yang  diperoleh,  dengan  menggunakan  Fitur  Kombinasi,  huruf  Ya  dan  Ha memiliki nilai akurasi paling kecil dibandingkan huruf lainnya, yaitu sekitar 78% dan 79%. Hal ini dikarenakan  bentuk  huruf  yang  hampir  mirip  dengan  huruf  lainnya,  tingkat  kemiringan  tulisan, posisi  titik-titik  yang  tidak  sama  dari  10  sampel,  serta  gaya  penulisan  yang  berbeda.  Jadi, kemiripan  bentuk  tulisan,  kemiringan,  dan  ukuran  tulisan  juga  sangat  mempengaruhi  terhadap tingkat  akurasi.  Hasil  dari  proses  pengealan  yang  berupa  teks  Hijaiyyah  dai  Alef  sampai  Ya selanjutnya  dikonversi  menjadi  luaran  suara.  Pada  ini,  langkah  pertama  membuat  database  file suara  dari  keseluruhan  huruf  seperti  pada  Gambar  14.  Teks  luaran  dari  proses  pengenalan kemudian  dikomparasikan  dengan  file  wav  yang  telah  tersedia  dalam  database.  Tabel  3 menunjukkan hasil akurasi pengenalan dan konversi suara.
Gambar 14. Suara setiap Huruf Hijaiyyah dalam Bentuk Wav
Tabel 2.  Hasil Akurasi Pengenalan Dan Konversi Suara
No Huruf Akurasi Pengenalan Akurasi Suara 1 Alif 85,51% 85,51% 2 Baa 84,41% 84,41% 3 Ta 80% 80% 4 Tha 82% 82% 5 Gheem 81,1% 81,1% 6 Ha’a 82,30% 82,30% 7 Kh’a 80% 80% 8 Dal 82% 82% 9 Dhal 81% 81% 10 Ra 85% 85% 11 Zeen 81% 81% 12 Seen 85% 85% 13 Sheen 80% 80% 14 Sad 81% 81% 15 Dad 80% 80%
16 Tah 86,2% 86,2% 17 Dhad 81,1% 81,1% 18 Aen 83% 83% 19 Ghen 81,3% 81,3% 20 Fa 80,5% 80,5% 21 Qaf 80% 80% 22 Kaf 82,7% 82,7% 23 Lam 83,1% 83,1% 24 Meem 82,9% 82,9% 25 Noon 81,5% 81,5% 26 Ha 79% 79% 27 Waw 86% 86% 28 Ya 78% 78%
Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai akurasi dari pengenalan yang luarannya berbetuk teks dan nilai akurasi dri hasil pengenalan dari teks dan dikonversi ke suara sama. Hal ini dikarenakan output  dalam  proses  pengenalan  yang  masih  berupa  teks  akan  selalu  megeluarkan  suara  sesuai dengan output teks dari proses pengenalan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  dapat  disimpulkan  bahwa  pengenalan  tulisan  tangan  huruf  arab menggunakan  metode  kombinasi  fitur  sangat  baik  untuk  mengenali  huruf  arab  tulisan  tangan.  Dalam penelitian ini, kami menggunakan ukuran gambar 81x81 piksel. Kami mendapatkan nilai rata-rata akurasi yang  cukup  baik  yaitu    diatas    80%.  Kualitas  data  yang  baik  akan  meningkatkan  akurasi.  Akurasi dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  seperti  bentuk  huruf,  tingkat  kemiringan  tulisan,  posisi  titik-titik, serta  gaya  penulisan.  Penulis  juga  mengembangkan  aplikasi  sampai  mengeluarkan  suara,
harapannya  aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  anak  usia  dini  dalam  mengenali  huruf Arab.  Beberapa  rekomendasi  untuk  mengembangkan  aplikasi  ini  adalah  user  interface  yang menarik sehingga anak-anak lebih suka menggunakannya. Perbaikan data tulisan tangan sehingga nilai akurasi semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Al-ani, N. Ban, and H. M. Abass, “Journal of Computing::Printed Arabic Character Recognition using Neural Network,” vol. 5, no. 1, pp. 64–66, 2014.
[2] a Sahloul and C. Suen, “Off-Line System for the Recognition of Handwritten Arabic Character,” Fourth Int. Conf. Comput. Sci. Inf. Technol. (CCSIT 2014), pp. 227–244, 2014.
[3] C. Science and M. M. Richter, “A NEW FEATURE EXTRACTION METHOD FOR TMNN-BASED ARABIC CHARACTER CLASSIFICATION Khalid Saeed Majida AlBakoor,” vol. 26, pp. 403–420, 2007.
[4] M. A. Abuzaraida and A. M. Zeki, “Feature Extraction Techniques of Online Handwriting Arabic Text Recognition,” … Muslim World (ICT4M), 2013 … , 2013.
[5] M. A. Mohammed, M. R. Kumar, and R. Pradeep, “Text Line Segmentation of Arabic Handwritten Documents using Line Height Method,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 4, no. 11, pp. 170–174, 2014.
[6] M. A. Abdullah, L. M. Al-Harigy, H. H. Al-Fraidi, M. a Abdullah, L. M. Al-harigy, and H. H. Al-fraidi, “Off-Line Arabic Handwriting Character Recognition Using Word Segmentation,” J. Comput. , vol. 4, no. 3, pp. 40–44, 2012.
[7] A. Sahlol and C. Suen, “A Novel Method for the Recognition of Isolated Handwritten Arabic Characters,” arXiv Prepr. arXiv1402.6650 , 2014.
[8] R. S. Bahri and I. Maliki, “Perbandingan Algoritma Template Matching Dan Feature Extraction Pada Optical Character Recognition,” J. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 29–35, 2012.
[9] F. Qomariyah, F. Utaminingrum, and W. F. Mahmudy, “The segmentation of printed Arabic characters based on interest point,” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng. , vol. 9, no. 2–8, pp. 19–24, 2017.
[10] M. Balsky, “Luminance values extraction from digital images,” Proc. 2016 IEEE Light. Conf. Visegr. Countries, Lumen V4 2016 , pp. 1–3, 2016.
[11] J. Yoo, I. Karpov, S. Lee, J. Jung, H. S. Kim, and H. Hwang, “Threshold Voltage Drift in Te-Based Ovonic Threshold Switch Devices under Various Operation Conditions,” IEEE Electron Device Lett. , vol. 41, no. 1, pp. 191–194, 2020.
[12] M. Wang, L. Zhenglin, S. Fuyuan, and G. Lei, “An Improved Image Thinning Algorithm and Its Application in Chinese Character Image Refining,” no. Itnec, pp. 1870–1874, 2019.
[13] R. M. Haralick, “A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns,” vol. 27, no. 3, pp. 236–239, 1984.
[14] T. Vardoulaki, M. Vakalopoulou, and K. Karantzalos, “Per city-block, density estimation at build-up areas from aerial RGB imagery with deep learning,” 2017 Jt. Urban Remote Sens. Event, JURSE 2017 , pp. 0–3, 2017.
[15] S. Sawant and M. Deshpande, English text to speech synthesizer using concatenation technique , vol. 905. Springer Singapore, 2018.
[16] A. Jacob and P. Mythili, “Developing a Child Friendly Text-to-Speech System,” Adv. Human-Computer Interact. , vol. 2008, pp. 1–6, 2008.
[17] R. I. O. Ahmed and M. E. M. Musa, “Preprocessing Phase for Offline Arabic Handwritten Character Recognition,” Int. J. Comput. Appl. Technol. Res. , vol. 5, no. 12, pp. 760–763,
2016.