O‘zbekiston respublikasi fanlar akademiyasi

Хулоса. Қўлёзма матни тасвирларига ишлов бериш ва уларни таҳлил 
қилиш тизимининг муҳим ва ажралмас қисми бўлиб уларга дастлабки ишлов 
бериш ҳисобланади. Таклиф қилинган алгоритмлар тўплами қўлёзма матни 
тасвирларига дастлабки ишлов бериш масалаларини ҳал қилишга имкон берди. 
Таклиф қилинган алгоритмлар натижаларининг визуал баҳосига асосланган ҳолда 
бу алгоритмларни қўлёзма матни тасвирларини таҳлил қилиш асосида шахсни 
идентификация қилиш, қўлёзма матни тасвирларини таниб олиш тизимлари ва 
қўлёзма матни тасвирларини таҳлил қилишга асосланган бошқа тизимларни 
ишлаб чиқишда қўллаш мумкинлиги тўғрисида хулоса қилиш мумкин. 
ФОЙДАЛАНИЛГАН АДАБИЁТЛАР 
1. Гонсал ес Р., В уд с Р . Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 
2012. – 1104 с. 
2. Шапиро Л ., Сток ман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином. 
Лаборатория знаний, 2006. – 752 с. 
3. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms //IEEE Trans. 
Systems Man Cybernet., Vol. 9 (1), 1979, pp. 62-66. 
4. Yan H. Unified formulation of a class of image thresholding techniques //Pattern 
Recognition, Vol. 29 (12), 1996, pp. 2025-2032. 
5. Ntirogi annis K., Gatos B., Prati kakis I. A performance evaluation 
methodology for historical document image binarization //IEEE Transactions on 
Image Processing, Vol. 22, 2013, pp. 595-609. 
6. Yang Y., Yan H. An adaptive logical method for binarization of degraded 
document images //Pattern Recognition Letter, Vol. 33, 2012, pp. 787-807. 
7. Bat aineh B., Abdull ah S., Om ar K. An adaptive local binarization method for 
document images based on a novel thresholding method and dynamic windows 
//Pattern Recognition Letter, Vol. 32, 2011, pp. 1805-1813. 
8. Манд ель И. Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и Статистика, 1988. – 
С.176. 
9. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. – М.: Статистика, 1977. – С.128. 

---

79 
10. Bar-Yos ef I., Hagbi N., Kedem K., Dinst ein I. Line segmentation for 
degraded handwritten historical documents // Proc. 10th Int‘l Conf. Document 
Analysis and Recognition, 2009, pp. 1161–1165. 
11. Li Y., Zheng Y., Doermann D., J aeger S. Script independent text line 
segmentation in freestyle handwritten documents // Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, IEEE Transactions on, 30, 8, 2008, pp. 1313-1329. 
12. Li kforman-S ulem L., Hanim yan A., Faure C. A Hough based algorithm for 
extracting text lines in handwritten documents // Proc. of the 3rd Int’l Conf. on 
Document Analysis and Recognition, 1995, 2, pp. 774-777. 
13. Li kforman-S ulem L. , Zahour A., Taconet B. Text line segmentation of 
historical documents: a survey // Int’l Journal of Document Analysis and 
Recognition (IJDAR), 9, 2-4, 2007, pp. 123-138. 
14. Kim G., Govindaraju V., Srihari S.N. An architecture for handwritten text 
recognition systems // Int’l Journal on Document Analysis and Recognition, 2, 1, 
1999, pp. 37-44. 
15. Li kforman-S ulem L., Faure C. Extracting text lines in handwritten documents 
by perceptual grouping //Advances in handwriting and drawing: a 
multidisciplinary approach, 1994, Europia, Paris, pp. 117-135. 
16. Nakaj ima Y., Mori S ., Takegam i S., Sato S. Global methods for stroke 
segmentation // Int’l Journal on Document Analysis and Recognition, 1999, 2, 1, 
pp. 19-23. 
17. Manm at ha R., S rim al N. Scale space technique for word segmentation in 
handwritten documents //Scale-Space Theories in Computer Vision, 1999, 
Springer, pp. 22-33. 
18. Huang Chen and S rihari S.N. Word segmentation of off-line handwritten 
documents //Electronic Imaging 2008 (International Society for Optics and 
Photonics), (68150E–68150E), 2008. 
19. Schl apbach A., Bunke H. Writer Identification Using an HMM-Based 
Handwriting Recognition System: To Normalize the Input or Not? // In: 
Proceedings of the 12th conference of the international graphonomics society, pp 
138–142. 
20. Местецкий Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений. 
Фигуры. Скелеты. Циркуляры. – М.: ФИЗМАТ-ЛИТ, 2009. – 287 с. 
21. Zhang T., Suen C . A fast parallel algorithm for thinning digital patterns 
//Communications of the ACM, Vol.27 (3), 1984, pp. 236-239. 
22. Wu R.-Y., Tsai W. -H. A new one-pass parallel thinning algorithm for binary 
images //Pattern Recognition Letters, Vol.13 (10), 1992, pp. 715-723. 
23. Kaval lieratou E., Liolios N., Kouts ogeorgos E., Fakot akis N., 
Kokkinakis G. The GRUHD database of Greek unconstrained handwriting //In 
Proc. of the 6th International Conference on Document Analysis and Recognition, 
2001, pp. 561-565. 
24. Li kforman-S ulem L. , Zahour A., Taconet B. Text line segmentation of 
historical documents: a survey // Int’l Journal of Document Analysis and 
Recognition (IJDAR), 9, 2-4, 2007, pp. 123-138. 
Наманган давлат университети 11.04.2019й 
Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги қабул қилинган
Тошкент ахборот технологиялари
университети Фарғона филиали 
 

---

80 
УЎК 519.81