Etude et realisation d'un systeme adaptatif pour la reconnaissance en ligne de mots manuscrits PDF Download
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Author: Laurent Duneau
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Author: Laurent Duneau
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Author: Laurent Duneau
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Languages : fr
Pages : 215
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L'utilisation du stylo comme interface homme-machine nécessite la mise au point de systèmes de reconnaissance performants. De plus, pour améliorer le confort de l'utilisateur, et donc, sa productivité, il est très souhaitable de pouvoir identifier des mots manuscrits cursifs, dans lesquels les lettres ne sont pas obligatoirement séparées les unes des autres. Nous proposons ici un système qui effectue simultanément reconnaissance et segmentation en lettres, pour un vocabulaire prédéfini de plusieurs dizaines de milliers de mots. La solution envisagée repose sur un ensemble de prototypes de lettres, ainsi que sur une recherche heuristique, dirigée par le lexique. La principale originalité de ce système est sa grande capacité d'apprentissage. Celui-ci peut en effet apprendre automatiquement l'écriture d'un utilisateur donné, directement à partir d'un échantillon de quelques dizaines à quelques centaines de mots manuscrits. Cette opération est fondée sur un module qui permet de segmenter en lettres un ensemble de mots étiquettés, sans intervention humaine. En suivant le même principe, notre système est également capable de s'adapter à une nouvelle écriture au cours de son utilisation. Cette adaptation continue permet d'obtenir des taux de reconnaissance supérieurs à 95%, pour un vocabulaire de près de 25000 mots.
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: MARC.. HERVIEU
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Languages : fr
Pages : 131
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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: Cherki Farouz
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Languages : fr
Pages : 436
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NOUS DECRIVONS DANS CE MEMOIRE UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE DE MOTS MANUSCRITS HORS-LIGNE SANS CONTRAINTE DANS UN GRAND VOCABULAIRE. LA REALISATION D'UN TEL SYSTEME A NECESSITE DE REPONDRE AUX DEUX PROBLEMES SUIVANTS: LE PREMIER PROBLEME PORTE SUR LA DIMINUTION DU TAUX DE RECONNAISSANCE, OBSERVE QUAND IL S'AGIT DE RECHERCHER LE MOT CORRESPONDANT A UNE IMAGE DANS UN GRAND LEXIQUE. LA REPONSE APPORTEE A CE PROBLEME PASSE PAR UNE MEILLEURE CARACTERISATION DE L'IMAGE POUR MIEUX RENSEIGNER LE MODULE DE RECONNAISSANCE. NOUS AVONS DEVELOPPE DANS LE CADRE DE CETTE THESE UNE METHODE D'EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES, QUI A PARTIR D'UNE IMAGE DE MOT SEGMENTEE, DETERMINE UNE DESCRIPTION POUR REPRESENTER LE MOT. CETTE REPRESENTATION EST DEDUITE DE L'ETIQUETAGE DES SEGMENTS (ENTITES RESULTANT DE LA PHASE DE SEGMENTATION) A PARTIR D'UN ALPHABET APPELE ENSEMBLE DE GRAPHEMES. UN GRAPHEME EST UNE ENTITE POUVANT CORRESPONDRE A UN MORCEAU DE LETTRE, UNE LETTRE COMPLETE OU DES LETTRES JOINTES. L'ALPHABET DES GRAPHEMES EST CONSTRUIT DANS UNE PHASE PRECEDENTE A PARTIR D'UN ECHANTILLON D'APPRENTISSAGE. L'ETIQUETAGE DES DIFFERENTS SEGMENTS DE L'IMAGE TIENT COMPTE DU CONTEXTE LOCAL DANS LEQUEL LES SEGMENTS S'INSCRIVENT. CETTE IDEE NOUS A PERMIS DE CONSTRUIRE UNE DESCRIPTION PERTINENTE DE L'IMAGE QUI EST FOURNIE PAR LA SUITE AUX MODELES DE MARKOV CACHES POUR ESTIMER LA PROBABILITE DE VRAISEMBLANCE DE L'IMAGE AVEC CHAQUE ENTREE DU LEXIQUE. L'APPLICATION D'UNE TELLE METHODE A DONNE DES TAUX DE RECONNAISSANCE TRES INTERESSANTS ET A MONTRE UNE CERTAINE ROBUSTESSE FACE A L'AUGMENTATION DE LA TAILLE DU LEXIQUE. LE DEUXIEME PROBLEME SOULEVE QUAND IL S'AGIT DE REALISER UNE RECONNAISSANCE DANS UN GRAND VOCABULAIRE PORTE SUR LE TEMPS D'EXECUTION QUI PEUT DEVENIR REDHIBITOIRE SURTOUT S'IL Y A DES CONTRAINTES DE TEMPS REEL. EN REPONSE A CE PROBLEME, NOUS AVONS DEVELOPPE UNE METHODE DE REDUCTION DE LEXIQUE POUR LA RECONNAISSANCE DE MOTS MANUSCRITS HORS-LIGNE. CETTE METHODE SE BASE SUR L'ESTIMATION D'UNE BORNE SUPERIEURE, A PARTIR D'HEURISTIQUES, POUR LA PROBABILITE DE VRAISEMBLANCE DE L'IMAGE AVEC UNE ENTREE DU LEXIQUE OU PLUSIEURS. LA TECHNIQUE DE REDUCTION CONSISTE A ELIMINER DES ENTREES DU LEXIQUE, SUPPOSES ELOIGNEES, AU FUR ET A MESURE QUE NOUS TROUVONS DANS LE DICTIONNAIRE DES MOTS PROCHES DE L'IMAGE EN ENTREE. LES TESTS ONT MONTRE QUE LE TAUX DE RECONNAISSANCE DE LA METHODE APPROCHE CELUI DE LA METHODE EXHAUSTIVE MAIS LE TAUX MOYEN D'ELAGAGE (69%) RESTE MODESTE.
Author: Nesrine Trimeche
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131580727
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Languages : fr
Pages : 108
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La reconnaissance d'ecriture manuscrite arabe reste toujours un probleme ouvert. Ceci a cause des difficultes auxquelles sont confrontes les chercheurs et les developpeurs, telles que la variabilite de la forme du style et l'inclinaison de l'ecriture. Compte tenu de la nature cursive et connectee de l'ecriture arabe manuscrite, nous presentons a travers ce travail notre contribution aux recherches sur l'etude de la reconnaissance de l'ecriture manuscrite. La contribution principale de notre travail est la proposition des solutions techniques permettant la realisation d'un systeme de reconnaissance. Pour cela, nous proposons des procedures des pretraitements et de segmentation du mot en des caracteres arabes. Dans ce rapport nous sommes interesses principalement a construire un modele de reseau bayesien dynamique pour la reconnaissance de l'ecriture arabe manuscrite. Ce modele a montre une grande robustesse a la modelisation de l'ecriture cursive. Adapte a la hierarchie du mot arabe bidimensionnel, ce modele est base sur un mariage entre le Modele Markov Cache et le reseau bayesien hierarchique. Cette structure a ete fixee en se basant sur plusieurs parametres."
Author: Ali Nosary
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Languages : fr
Pages : 220
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Les travaux présentés dans ce mémoire abordent le problème de la reconnaissance hors-ligne de textes manuscrits. Ces travaux décrivent un système de reconnaissance de textes exploitant un principe original d'adaptation à l'écriture à reconnaître. Ce principe d'adaptation, inspiré des principaux effets contextuels observés chez un lecteur humain, est basé sur l'apprentissage,au cours de la reconnaissance, des particularités graphiques représentatives de l'écriture du scripteur (invariants du scripteur). La reconnaissance de mots procède selon une approche analytique basée sur le principe de segmentation-reconnaissance. L'adaptation en ligne du système de reconnaissance repose sur l'itération de phases de reconnaissance de mots qui permettent d'étiqueter les représentations du scripteur (allographes) sur l'ensemble du texte et de phases de réévaluation des modèles de caractères. La mise en application de notre stratégie de reconnaissance par adaptation nécessite de recourir à un schéma de reconnaissance interactif capable de faire interagir les traitements aux différents niveaux contextuels. Le modèle d'interaction retenu est basé sur le paradigme multi-agent. Les tests réalisés sur un échantillon d'une quinzaine de scripteurs tous inconnus du système montrent l'intérêt du schéma d'adaptation proposé puisque nous obtenons une amélioration de la reconnaissance, à la fois des lettres et des mots, au cours des itérations
Author: LAURENT.. PASQUER
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Languages : fr
Pages : 220
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NOUS PROPOSONS UN MODELE D'INTERPRETATION MULTI-CONTEXTUELLE INSPIRE DE TRAVAUX REALISES EN PSYCHOLOGIE DE LA PERCEPTION. CE MODELE PERMET DE CONSTRUIRE DES SYSTEMES CAPABLE D'INTERPRETER UNE FORME, C'EST-A-DIRE DE LA RECONNAITRE EN-CONTEXTE. CE MECANISME D'INTERPRETATION EST BATI SUR TROIS PRINCIPES DIFFERENTS. LA RECONNAISSANCE SE FAIT DE MANIERE ANALYTIQUE : LA FORME A RECONNAITRE EST DECOMPOSEE EN SOUS-FORMES PLUS PETITES. CHAQUE NIVEAU DE CETTE DECOMPOSITION CORRESPOND A UN CONTEXTE PARTICULIER DANS LEQUEL LES DIFFERENTES HYPOTHESES SONT REPRESENTEES DE MANIERE EXPLICITE. LA RECONNAISSANCE S'APPUIE SUR UNE FUSION DE TOUTES LES INFORMATIONS CORRESPONDANT A CES DIFFERENTS NIVEAUX, SUIVIE DE DIFFERENTES INTERPRETATIONS CONTEXTUELLES POSSIBLES DU RESULTAT DE CETTE FUSION. LE MODELE D'INTERPRETATION MULTI-CONTEXTUELLE A ETE UTILISE POUR IMPLEMENTER PLUSIEURS SYSTEMES DE RECONNAISSANCE DE MOTS MANUSCRITS. LES BONS RESULTATS OBTENUS NOUS PERMETTENT A LA FOIS DE VALIDER LE MODELE ET D'ENVISAGER SON UTILISATION SUR D'AUTRES PROBLEMES DE RECONNAISSANCE COMPLEXE.
Author: Solen Quiniou
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Languages : fr
Pages : 153
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L’objectif de ces travaux de thèse est de construire un système de reconnaissance de phrases, en se basant sur un système de reconnaissance de mots existant. Pour cela, deux axes de recherche sont abordés : la segmentation des phrases en mots ainsi que l'intégration de connaissances linguistiques pour prendre en compte le contexte des phrases. Nous avons étudié plusieurs types de modèles de langage statistiques, en comparant leurs impacts respectifs sur les performances du système de reconnaissance. Nous avons également recherché la meilleure stratégie pour les intégrer efficacement dans le systeme de reconnaissance global. Une des orginalités de cette étude est l'ajout d'une représentation des différentes hypothèses de phrases sous forme d'un réseau de confusion, afin de pouvoir détecter et corriger les erreurs de reconnaissance restantes. L'utilisation des technique présentées permet de réduire de façon importante le nombre d'erreurs de reconnaissance, parmi les mots des phrases.
Author: Rami Al Hajj Mohamad
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Languages : fr
Pages : 162
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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.
