Architecture et apprentissage d'un système hybride neuro-markovien pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite en-ligne PDF Download
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Author: Émilie Poisson
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Category :
Languages : fr
Pages : 394
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Book Description
Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse portent sur l'étude, la conception, le développement et le test d'un système de reconnaissance de mots manuscrits non contraints en-ligne pour une application omni-scripteurs. Le système proposé repose sur une architecture hybride neuro-markovienne comportant d'une part, un réseau de neurones à convolution (TDNN et/ou SDNN), et d'autre part des modèles de Markov à états cachés (MMC). Le réseau de neurones a une vision globale et travaille au niveau caractère, tandis que le MMC s'appuie sur une description plus locale et permet le passage du caractère au niveau mot. Nous avons d'abord étudié le système de reconnaissance au niveau caractère isolé (digits, majuscules, minuscules) et optimisé les architectures des réseaux en termes de performances et de taille. La seconde partie du travail a porté sur le passage au niveau mot. Ici, l'effort a consisté avant tout à la définition d'un schéma d'apprentissage global au niveau mot qui permet d'assurer la convergence globale du système, en définissant une fonction d'objectif qui mixe des critères basés modèle générateur (typiquement par maximum de vraisemblance) et des critères discriminants (de type maximum d'information mutuelle). Les différentes résultats présentés (sur les bases MNIST, IRONOFF, UNIPEN) montrent l'influence des principaux paramètres du système, soit en termes de topologie, de sources d'information, de modèles d'apprentissage (nombre d'états, pondération des critères, durée)
Author: Émilie Poisson
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Languages : fr
Pages : 394
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Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse portent sur l'étude, la conception, le développement et le test d'un système de reconnaissance de mots manuscrits non contraints en-ligne pour une application omni-scripteurs. Le système proposé repose sur une architecture hybride neuro-markovienne comportant d'une part, un réseau de neurones à convolution (TDNN et/ou SDNN), et d'autre part des modèles de Markov à états cachés (MMC). Le réseau de neurones a une vision globale et travaille au niveau caractère, tandis que le MMC s'appuie sur une description plus locale et permet le passage du caractère au niveau mot. Nous avons d'abord étudié le système de reconnaissance au niveau caractère isolé (digits, majuscules, minuscules) et optimisé les architectures des réseaux en termes de performances et de taille. La seconde partie du travail a porté sur le passage au niveau mot. Ici, l'effort a consisté avant tout à la définition d'un schéma d'apprentissage global au niveau mot qui permet d'assurer la convergence globale du système, en définissant une fonction d'objectif qui mixe des critères basés modèle générateur (typiquement par maximum de vraisemblance) et des critères discriminants (de type maximum d'information mutuelle). Les différentes résultats présentés (sur les bases MNIST, IRONOFF, UNIPEN) montrent l'influence des principaux paramètres du système, soit en termes de topologie, de sources d'information, de modèles d'apprentissage (nombre d'états, pondération des critères, durée)
Author: Dekhici, Latifa
Publisher: IGI Global
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Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 351
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Book Description
In the face of a world overwhelmed by environmental challenges, the need for sustainability has reached a critical juncture. This multidimensional concept demands a delicate equilibrium between environmental preservation, economic viability, and social equity. Navigating this intricate terrain necessitates innovative solutions that bridge the present and the future. The urgency is palpable as we grapple with the repercussions of unsustainable practices. Intelligent Methods and Alternative Economic Models for Sustainability emerges as the definitive solution to this urgent problem. By synergizing intelligent methods and alternative economic models, the book provides a cohesive framework to address the multifaceted challenges of sustainability. It delves into the transformative power of metaheuristics, big data, and the Internet of Things (IoT) in optimizing complex systems while advocating for circular economic models that minimize waste and maximize resource efficiency. The book transcends theoretical discourse, offering real-world insights into successful sustainability initiatives. This comprehensive approach caters not only to researchers in computer sciences, economics, and sustainability but also empowers policymakers with actionable strategies and engages the broader public, fostering awareness and understanding of sustainability issues that impact us all.
Author: Abderrahim Elmoataz
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 354069904X
Category : Computers
Languages : en
Pages : 639
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Book Description
This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Conference on Image and Signal Processing, ICISP 2008, held in Cherbourg-Octeville, France, in July 2008. The 48 revised full papers and 22 revised poster papers presented were carefully reviewed and selected from 193 submissions. The papers are organized in topical sections on image filtering, image segmentation, computer vision, feature extraction, pattern recognition, graph-based representations, motion detection and estimation, new interfaces, document processing, and signal processing.
Author: SONIA.. GARCIA SALICETTI
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 234
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Book Description
CETTE THESE EST CONSACREE A LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE EN-LIGNE DE L'ECRITURE MANUSCRITE PAR MODELES DE MARKOV CACHES (MMCS) HYBRIDES. NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE DE TYPE NEURO-PREDICTIF POUR LA RECONNAISSANCE DE MOTS DANS UN CADRE APPLICATIF MULTI-SCRIPTEUR A VOCABULAIRE ETENDU. LE MODELE D'UN MOT EST UN MODELE MARKOVIEN GAUCHE-DROITE DANS LEQUEL CHAQUE ETAT EST UN RESEAU NEURONAL MULTICOUCHES, EFFECTUANT UNE REGRESSION NON-LINEAIRE SUR LES VECTEURS D'OBSERVATION QU'IL RECOIT EN ENTREE. NOUS MONTRONS QUE SI UN CONTEXTE GAUCHE DE L'OBSERVATION EST PLACE EN ENTREE DES RESEAUX NEURONAUX, NOTRE MODELE ETEND LES MODELES DE MARKOV AUTOREGRESSIFS AU CADRE NON-LINEAIRE. AU COURS DE L'APPRENTISSAGE, UNE SEGMENTATION ADAPTATIVE DU MOT EN LETTRES EST UTILISE POUR ENTRAINER LES RESEAUX NEURONAUX PRESENTS DANS CHAQUE MMC DE LETTRE, IDENTIFIES AUX ETATS DE CE DERNIER. UN CRITERE DE MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE OPTIMISE PAR RAPPORT A LA SUITE D'ETATS EST EMPLOYE. AINSI, CHAQUE MODELE DE LETTRE EST ENTRAINE SUR LES DONNEES DE SA CLASSE, ET BATIT DURANT L'APPRENTISSAGE UNE CARACTERISATION DE CETTE DERNIERE. CET APPRENTISSAGE NE PRODUIT PAS NATURELLEMENT DES MODELES DE LETTRE TRES DISCRIMINANTS ENTRE LES DIFFERENTES CLASSES. NOUS PROPOSONS ALORS UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE DISCRIMINANT A BASE D'EXEMPLES ET DE CONTRE-EXEMPLES DE CHAQUE LETTRE. NOUS MONTRONS ALORS L'APPORT DE CE NOUVEAU CRITERE D'APPRENTISSAGE ET SON LIEN AU CRITERE CLASSIQUE D'INFORMATION MUTUELLE MAXIMALE. LA RECONNAISSANCE EST EFFECTUEE PAR SEGMENTATION ADAPTATIVE DANS LE CADRE D'UNE COMPETITION ENTRE LES MODELES DE LETTRE. UN POST-TRAITEMENT LEXICAL EST ALORS INTRODUIT AFIN DE PROPOSER UN MOT D'UN LEXIQUE A PARTIR DE LA SUITE D'ETIQUETTES DE LETTRES OBTENUE EN SORTIE DU RECONNAISSEUR.
Author: LAURENCE.. DEVILLERS
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Languages : fr
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L'OBJET DE CETTE ETUDE EST D'EVALUER LE POTENTIEL DES RESEAUX DE NEURONES (NNS) POUR LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE. LA QUESTION POSEE EST DE SAVOIR SI CES METHODES SONT UNE ALTERNATIVE AUX METHODES CLASSIQUES DE RECONNAISSANCE DE LA PAROLE TELLES QUE LES MODELES MARKOVIENS OU PLUS VRAISEMBLABLEMENT UN COMPLEMENT. L'ASPECT DISCRIMINANT DES CRITERES D'APPRENTISSAGE DES RESEAUX DE NEURONES EST UN DES COTES LES PLUS ATTRACTIFS DE CES MODELES, QUALITE QUI FAIT EN GENERAL DEFAUT AUX MODELES MARKOVIENS CACHES (HMMS). LES RESEAUX DE NEURONES ONT CEPENDANT DEUX INCONVENIENTS MAJEURS QUI SONT LE TEMPS PROHIBITIF D'APPRENTISSAGE ET LE MANQUE DE MECANISME D'INTEGRATION TEMPORELLE. LA CONCEPTION DE SYSTEMES HYBRIDES CONSTITUES D'ARCHITECTURES NEURONALES MODULAIRES EN COOPERATION AVEC DES MODELES MARKOVIENS APPORTENT DES SOLUTIONS A CES PROBLEMES. CES SYSTEMES HYBRIDES PERMETTENT DE COMBINER LES QUALITES DE DISCRIMINATION DES NNS ET DE MODELISATION TEMPORELLE DES HMMS. LES RESULTATS DE RECONNAISSANCE OBTENUS SUR UNE BASE DE DONNEES SIGNIFICATIVE (DARPA RM) ONT PERMIS DE MONTRER LA COMPLEMENTARITE DES APPROCHES PUISQU'ON AMELIORE NOTABLEMENT (20%) LES PERFORMANCES DES HMMS UTILISES SEULS DONT LES SCORES INITIAUX D'ERREURS ETAIENT DE L'ORDRE DE 3.5%
Author: ABDENAIM.. EL YACOUBI
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Languages : fr
Pages : 307
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Book Description
NOUS DECRIVONS DANS CE DOCUMENT UNE NOUVELLE METHODE DE MODELISATION DE L'ECRITURE POUR LA RECONNAISSANCE DE MOTS OU DE LOCUTIONS MANUSCRITES. LA TECHNIQUE PROPOSEE CONSISTE A REALISER UNE CARACTERISATION STATISTIQUE DE L'ECRITURE FONDEE SUR LES MODELES DE MARKOV. LE SYSTEME MIS AU POINT APPARTIENT A LA FAMILLE DES SYSTEME OMNI-SCRIPTEUR DE RECONNAISSANCE HORS-LIGNE DES MOTS MANUSCRITS SANS CONTRAINTE DANS UN VOCABULAIRE OUVERT MAIS LIMITE DYNAMIQUEMENT. LE CARACTERE REEL DE L'APPLICATION NOUS EXPOSE A PLUSIEURS DIFFICULTES TELLES QUE LA PRESENCE DE TOUS LES TYPES D'ECRITURE POSSIBLES (BATON, CURSIF, MIXTE), LA VARIATION DANS LES STYLES D'ECRITURE (ECRITURE PENCHEE, TAILLE VARIABLE, ETC.), LE PHENOMENE FREQUENT DES VARIANTES D'ECRITURE, OU ENCORE LES ERREURS DES SCRIPTEURS LORS DE LA REDACTION D'UNE PHRASE OU D'UN MOT. EN REVANCHE, L'APPLICATION ADMET QUELQUES CARACTERISTIQUES POSITIVES QUI FACILITENT LA TACHE DE RECONNAISSANCE. NOTAMMENT, LES LOCUTIONS SONT COMPOSES DE PLUSIEURS MOTS, ET SONT DONC CODES SUR PLUSIEURS CARACTERES. CETTE REDONDANCE REDUIT CONSIDERABLEMENT L'AMBIGUITE ENTRE LES FORMES SOUMISES A LA RECONNAISSANCE. D'AUTRE PART, DES PHRASES DIFFERENTES POSSEDENT RAREMENT DES MOTS COMMUNS, CE QUI AUGMENTE LES CHANCES DE DISCRIMINATION ENTRE LES DIFFERENTS CANDIDATS. NOUS FONDONS NOTRE SYSTEME SUR UNE APPROCHE DE SEGMENTATION BASEE SUR LA RECONNAISSANCE GUIDEE PAR LEXIQUE ET UTILISANT LES MODELES DE MARKOV CACHES. CETTE APPROCHE ADMET UN CARACTERE GLOBAL EN CE SENS QU'ELLE PRIVILEGIE LES DECISIONS DOUCES PAR RAPPORT AUX DECISIONS DURES. LA MODELISATION MARKOVIENNE PERMET D'INTEGRER PLUSIEURS NIVEAUX DE CONNAISSANCE AU SEIN D'UNE REPRESENTATION UNIQUE. CES NIVEAUX CORRESPONDENT A LA RECONNAISSANCE AU NIVEAU CARACTERE, AU NIVEAU MOT, AUX CONNAISSANCES A PRIORI SUR LE LANGAGE DE L'APPLICATION CONSIDEREE, ETC. LES DIFFERENTES ETAPES DU SYSTEME INTERAGISSENT POUR DELIVRER UNE DECISION LORS DE LA RECONNAISSANCE. POUR VALIDER NOTRE METHODE, NOUS AVONS DEVELOPPE UN SYSTEME COMPLET POUR LA RECONNAISSANCE DES MOTS MANUSCRITS DANS LES ADRESSES POSTALES. CE SYSTEME PERMET DE RECONNAITRE ET DE LOCALISER CONJOINTEMENT LE NOM DE VOIE DANS UNE LIGNE DE DISTRIBUTION ET POSSEDE LA CAPACITE D'ETABLIR UNE DECISION DE REJET EN CAS D'AMBIGUITE OU SI LA LIGNE TRAITEE NE CORRESPOND PAS A UNE LIGNE DE DISTRIBUTION. LES TESTS D'EVALUATION SUR DES IMAGES OBTENUES A PARTIR DES ENVELOPPES DU COURRIER REEL DONNENT DES RESULTATS TRES ENCOURAGEANTS ET PROUVENT LA ROBUSTESSE DE NOTRE SYSTEME. DANS LA PREMIERE PARTIE DE CE RAPPORT, NOUS DONNONS UNE VUE GENERALE DU PROBLEME DE LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE EN DISCUTANT LES PROBLEMES RENCONTRES ET LES DIFFERENTES APPROCHES UTILISEES DANS LE DOMAINE. LA SECONDE PARTIE DECRIT DANS L'ORDRE CHRONOLOGIQUE LES DIFFERENTES PHASES DE TRAITEMENT QUI COMPOSENT NOTRE SYSTEME : LES PRETRAITEMENTS, LA SEGMENTATION DES MOTS EN CARACTERES, L'EXTRACTION DE PRIMITIVES ET LA RECONNAISSANCE.
Author: Abdul Rahim Ahmad
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Languages : en
Pages : 404
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Book Description
Handwriting recognition is one of the leading applications of pattern recognition and machine learning. Handwriting recognition systems have been used as an imput method of many electronic devices and helps in the automation of many manual tasks. To further open the avenues of expanding its applications, specific improvements need to be made in the recognition capability of the system. Hidden Markov Model (HMM) has been the dominant methods of the recognition in handwriting recognition in offline and online systems. However, the use of Gaussian observation densities in HMM and representational model for word modeling often does not lead to good classification. Hybrid of Neural Network (NN) and HMM later improves word recognition by taking advantage of NN discriminative property and HMM representational capability. However, the use of NN does not optimize recognition capability as the use Empirical Risk minimization (ERM) principle in its training leads to poor generalization. In this thesis, we focus on improving the recognition capability of a cursive online handwritten word recognition system by using an emerging method in machine learning, the support vector machine (SVM). We first evaluated SVM in isolated character recognition environment using IRONOFF and UNIPEN character databases. SVM, by its use of principle of structural risk minimization (SRM) have allowed simultaneous optimization of representational and discriminative capability of the character recognizer. We finally demonstrate the various practical issues in using SVM within a hybrid setting with HMM. In addition, we tested the hydrid system of the IRONOFF word database and obtained satisfactory results.
Author: Rami Al Hajj Mohamad
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Languages : fr
Pages : 162
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Book Description
La reconnaissance automatique hors ligne des mots écrits permet d'améliorer l'interaction entre l'homme et la machine dans beaucoup d'applications notamment la bureautique et les tâches de traitement automatique de documents telles que le tri automatique du courrier, l'enregistrement et la vérification des chèques bancaires. La reconnaissance hors ligne des mots manuscrits cursifs, tels que ceux écrits en arabe, reste toujours un problème ouvert. Les difficultés inhérentes à la reconnaissance sont la normalisation de l'écriture, la segmentation des mots en éléments de base ainsi que la modélisation de ces éléments. Concevoir un système pour la reconnaissance automatique hors ligne des mots manuscrits est l'objectif des travaux de recherche de cette thèse. L'approche proposée est de type analytique, sans segmentation explicite des mots en ses caractères constituants, et est basée sur une modélisation stochastique de type MMC (Modèles de Markov Cachés). La méthode adoptée est à deux étapes : une étape de reconnaissance dans laquelle différents types de caractéristiques sont examinés, et une étape pour la combinaison des classifieurs en post-traitement dans laquelle différentes stratégies de combinaison sont appliquées. Les classifieurs combinés en post-traitement prennent en considération les inclinaisons, les positions erronées des marques diacritiques et les chevauchements pouvant exister dans l'écriture manuscrite. Le système de référence basé sur la méthode proposée a montré de trés bonnes performances à la compétition organisée à ICDAR 05, où des systèmes à l'état de l'art ont été comparés et examinés sur la base de référence IFN/ENIT.
Author: MARC.. HERVIEU
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Languages : fr
Pages : 131
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Book Description
LE DEVELOPPEMENT DES PDA (PERSONAL DIGITAL ASSISTANT) OFFRE UNE APPLICATION DE TOUT PREMIER PLAN AUX SYSTEMES DE RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS EN LIGNE. MALHEUREUSEMENT, LES SYSTEMES DE RECONNAISSANCE ACTUELS PECHENT PAR MANQUE DE PERFORMANCE. AINSI, LE DEVELOPPEMENT DE CETTE TECHNOLOGIE ENCORE NAISSANTE DOIT FAIRE FACE A DES TAUX DE RECONNAISSANCE TROP FAIBLES ET DES TEMPS DE TRAITEMENT TROP ELEVES. CETTE THESE SE BASE SUR UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE EN LIGNE D'ECRITURE MANUSCRITE DEVELOPPE A IEP (LABORATOIRES D'ELECTRONIQUE PHILIPS S.A.S.). NOUS PROPOSONS PLUS PARTICULIEREMENT UN DECOUPAGE MATERIEL/LOGICIEL PERMETTANT D'ACCELERER LA RECONNAISSANCE AFIN D'ATTEINDRE UN DEBIT QUI SOIT SUFFISANT POUR EVITER TOUTE LATENCE AU NIVEAU DE L'ECRIVAIN. L'INTEGRATION MATERIELLE DE LA FONCTION CLASSIFIEUR REALISANT LE GOULOT D'ETRANGLEMENT DANS LE SYSTEME DE RECONNAISSANCE EXISTANT AINSI QUE LA RESTRUCTURATION DE L'APPLICATION LOGICIELLE PERMETTENT UN FONCTIONNEMENT EN PIPELINE DES DIFFERENTS PROCESSUS IDENTIFIES. CE CLASSIFIEUR MATERIEL NOMME PHRASES, QUI EST L'ACRONYME DE PROCESSOR FOR HANDWRITING RECOGNITION WITH APPLICATION SPECIFIC ELEMENT SYNTHESIS, A ETE DEVELOPPE GRACE A UN OUTIL DE SYNTHESE D'ARCHITECTURES NOMME ALMA PERMETTANT D'EXPLORER L'ESPACE DES SOLUTIONS ARCHITECTURALES AVEC UN JEU DE PARAMETRES DE GENERATION. L'ARCHITECTURE DU CLASSIFIEUR EST GUIDEE PAR DES IMPERATIFS DE SURFACE DE SILICIUM MINIMUM. AINSI, NOTRE BUT ULTIME EST D'INTEGRER CE CLASSIFIEUR COMME UNE MACRO-CELLULE D'UN CIRCUIT MONOLITHIQUE INTEGRANT EGALEMENT UN CUR RISC ET UN BUS SYSTEME AFIN DE RENDRE LA TACHE DE RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS ENTIEREMENT AUTONOME. LA VALIDATION DE L'ARCHITECTURE PROPOSEE EST REALISEE EN SE BASANT SUR LA MODELISATION VHDL, D'UNE CARTE COPROCESSEUR PERMETTANT AU CLASSIFIEUR MATERIEL PHRASES DE COMMUNIQUER AVEC L'APPLICATION LOGICIELLE.
Author: Yousri Kessentini
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Languages : en
Pages : 183
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Book Description
This PhD thesis is meant to be applied to multi-script handwritten word recognition. The proposed system is script independent. It proceeds without explicit segmentation of handwritting into graphemes and makes use of low level feature sets irrespective of the scripts. Features are then combined according to the multi-stream paradigm. Other track has been explored in this PhD thesis exploiting the Dempster-Shafer theory to propose a new combination rules in the multi-stream HMM. The developed system has been tested on two publicy available databases : the benchmark database IFN/ENIT (for arabic script) , IRONOFF and RIMES databases (for latin script). For both scripts, the result shows significant improvement while using a multi-stream approach.
