نظام التعرف على الحروف المكتوبة بخط اليد باستخدام Flask API

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام للتعرف على الحروف الإنجليزية المكتوبة بخط اليد باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يقوم النظام بتحليل الصورة المدخلة واستخراج الخصائص المهمة منها ثم تصنيف الحرف الصحيح.

تم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية Random Forest مع استخدام HOG لاستخراج الخصائص من الصور. يعتمد النظام على مجموعة بيانات EMNIST المتخصصة في الحروف والأرقام المكتوبة بخط اليد.

حقق النموذج دقة تصل إلى 94.7٪ في تصنيف الحروف ضمن 26 فئة مختلفة. كما تم بناء واجهة برمجية REST باستخدام Flask لتمكين إرسال الصور إلى النموذج واستلام التنبؤات بشكل فوري.

يوفر النظام واجهة بسيطة تسمح برفع صورة للحرف المكتوب يدوياً ثم يعرض التوقع مباشرة. يمكن استخدام هذا النوع من الأنظمة في تطبيقات OCR مثل رقمنة المستندات أو التعرف على الكتابة اليدوية في الأنظمة التعليمية.