TY -的A2 -杨,中国非盟- Shokat Sana盟——Riaz早春作物非盟- Rizvi Sanam Shahla AU -汗,拉非盟-保罗,Anand PY - 2021 DA - 2021/12/27 TI -检测触摸屏乌尔都语盲文字符使用机器学习技术SP - 7211419六世- 2021 AB -技术革命改变了视障人容易读和写盲文。学习盲文在本土语言可以更方便用户。本研究提出了一种改进的后端处理算法较早开发触摸盲文文本输入的应用程序。这个应用程序是用来收集乌尔都语盲文数据,然后转换成乌尔都语的文本。盲文文本转换对印地语,阿拉伯语,孟加拉语,汉语,英语和其他语言。在这项研究中,乌尔都语盲文1级数据收集与多级(39乌尔都语用类的字符1,首字母(ﺍ)类39,Bri耶(ے)。(总 N= 144)为每个类收集病例。收集的数据集是视障学生从全国特殊教育学校。视力受损的用户进入乌尔都语盲文字母使用触摸屏设备。最后数据集包含( N= 5638)。重建独立分量分析(黎加)的特征提取是乌尔都语为盲文创建文本分类模型。多级被分为三组(13),即第1类(1-13)Alif-Zaal(ﺫ-ﺍ),第二类()14日至26日,Ray-Fay(ﻒ-ﺮ),和3级(27-39)Kaaf-Bri耶(ے-ﻕ),给更好的视觉和理解。性能评估的真阳性,真阴性率,阳性预测值,阴性预测值,误判率、总精度,接收机操作曲线下的面积。在所有的分类器,支持向量机已经达到最高的性能以99.73%的精度。为比较,健壮的机器学习技术,如支持向量机,决策树, K最近的邻居。目前,这个工作已经完成只1级乌尔都语盲文。在未来,我们打算加强这项工作使用2级乌尔都语与文本和语音反馈触摸盲文android手机。SN - 1574 - 017 - 2021/7211419 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/7211419——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER