UNE METHODE DE RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE ARABE CURSIVE PDF Download
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Author: ABDERRAZAK.. ZAHOUR
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Languages : fr
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Book Description
LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE COURANTE EST UN PROBLEME COMPLEXE CAR LA SEGMENTATION D'UN MOT EN CARACTERES EST UNE TACHE DIFFICILE. DE PLUS, IL FAUT TENIR COMPTE DANS LA PROCEDURE D'IDENTIFICATION DES DEFORMATIONS ET DES SINGULARITES DU TRACE DU CHAQUE SCRIPTEUR. DANS LE CADRE DE CETTE ETUDE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES A LA RECONNAISSANCE DE MOTS ARABES ISOLES A L'AIDE D'UNE METHODE STRUCTURELLE. LA LECTURE DU TEXTE EST FAITE PAR L'INTERMEDIAIRE D'UNE CAMERA C.C.D., DANS LES CONDITIONS D'ECLAIRAGE AMBIANT. L'IMAGE ACQUISE FAIT L'OBJET DE PRETRAITEMENTS USUELS TEL QUE LA BINARISATION, LE LISSAGE ET LA SQUELETTISATION. DEUX CLASSES DE PRIMITIVES SONT EXTRAITES: LES BRANCHES ET LES BOUCLES. DANS CETTE REPRESENTATION LES BOUCLES SONT CARACTERISEES PAR LEUR CLASSE ET LES BRANCHES PAR LEUR COURBURE SIGNEE, LEUR SENS DE PARCOURS ET LEURS INTERRELATIONS. CETTE DESCRIPTION DU MOT S'EST AVEREE SUFFISANTE POUR L'IDENTIFICATION DE LA PREMIERE CATEGORIE DE CARACTERES QUE NOUS NOTONS CABR ET QUI NE DEPENDENT QUE DES PROPRIETES TOPOLOGIQUES DES PRIMITIVES. POUR L'IDENTIFICATION DES AUTRES CLASSES DE CARACTERES, LA DESCRIPTION ACTUELLE EST COMPLETEE, D'UNE PART EN DEFINISSANT DES ATTRIBUTS GEOMETRIQUES SUR LES PRIMITIVES, ET D'AUTRE PART EN COMBINANT CES PRIMITIVES EN DES FORMES DE BASE PERMETTANT AINSI UNE DESCRIPTION CONCISE. CHAQUE CARACTERE EST ALORS DECRIT PAR UNE SEQUENCE DE FORMES DE BASE. LE DICTIONNAIRE ARBORESCENT DES CARACTERES MODELES EST SUBDIVISE EN PLUSIEURS NIVEAUX SELON LA NATURE DE LA PREMIERE FORME DE BASE DE LA SEQUENCE DECRIVANT LE CARACTERE. EN PARTANT DE LA PREMIERE FORME DE BASE DE LA MATRICE DE DESCRIPTION DU MOT A RECONNAITRE, L'IDENTIFICATION D'UN CARACTERE SE FAIT EN CHEMINANT DANS LES DIFFERENTS NIVEAUX DU DICTIONNAIRE ARBORESCENT. LES RESULTATS EXPERIMENTAUX PRESENTES ET COMMENTES MONTRENT UN TAUX DE RECONNAISSANCE DE L'ORDRE DE 98% POUR LES CARACTERES CABR ET PLUS QUE 82% POUR
Author: ABDERRAZAK.. ZAHOUR
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LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE COURANTE EST UN PROBLEME COMPLEXE CAR LA SEGMENTATION D'UN MOT EN CARACTERES EST UNE TACHE DIFFICILE. DE PLUS, IL FAUT TENIR COMPTE DANS LA PROCEDURE D'IDENTIFICATION DES DEFORMATIONS ET DES SINGULARITES DU TRACE DU CHAQUE SCRIPTEUR. DANS LE CADRE DE CETTE ETUDE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES A LA RECONNAISSANCE DE MOTS ARABES ISOLES A L'AIDE D'UNE METHODE STRUCTURELLE. LA LECTURE DU TEXTE EST FAITE PAR L'INTERMEDIAIRE D'UNE CAMERA C.C.D., DANS LES CONDITIONS D'ECLAIRAGE AMBIANT. L'IMAGE ACQUISE FAIT L'OBJET DE PRETRAITEMENTS USUELS TEL QUE LA BINARISATION, LE LISSAGE ET LA SQUELETTISATION. DEUX CLASSES DE PRIMITIVES SONT EXTRAITES: LES BRANCHES ET LES BOUCLES. DANS CETTE REPRESENTATION LES BOUCLES SONT CARACTERISEES PAR LEUR CLASSE ET LES BRANCHES PAR LEUR COURBURE SIGNEE, LEUR SENS DE PARCOURS ET LEURS INTERRELATIONS. CETTE DESCRIPTION DU MOT S'EST AVEREE SUFFISANTE POUR L'IDENTIFICATION DE LA PREMIERE CATEGORIE DE CARACTERES QUE NOUS NOTONS CABR ET QUI NE DEPENDENT QUE DES PROPRIETES TOPOLOGIQUES DES PRIMITIVES. POUR L'IDENTIFICATION DES AUTRES CLASSES DE CARACTERES, LA DESCRIPTION ACTUELLE EST COMPLETEE, D'UNE PART EN DEFINISSANT DES ATTRIBUTS GEOMETRIQUES SUR LES PRIMITIVES, ET D'AUTRE PART EN COMBINANT CES PRIMITIVES EN DES FORMES DE BASE PERMETTANT AINSI UNE DESCRIPTION CONCISE. CHAQUE CARACTERE EST ALORS DECRIT PAR UNE SEQUENCE DE FORMES DE BASE. LE DICTIONNAIRE ARBORESCENT DES CARACTERES MODELES EST SUBDIVISE EN PLUSIEURS NIVEAUX SELON LA NATURE DE LA PREMIERE FORME DE BASE DE LA SEQUENCE DECRIVANT LE CARACTERE. EN PARTANT DE LA PREMIERE FORME DE BASE DE LA MATRICE DE DESCRIPTION DU MOT A RECONNAITRE, L'IDENTIFICATION D'UN CARACTERE SE FAIT EN CHEMINANT DANS LES DIFFERENTS NIVEAUX DU DICTIONNAIRE ARBORESCENT. LES RESULTATS EXPERIMENTAUX PRESENTES ET COMMENTES MONTRENT UN TAUX DE RECONNAISSANCE DE L'ORDRE DE 98% POUR LES CARACTERES CABR ET PLUS QUE 82% POUR
Author: Nesrine Trimeche
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131580727
Category :
Languages : fr
Pages : 108
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Book Description
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: Farès Menasri
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 196
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Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de la reconnaissance manuscrite hors-ligne. Celle-ci consiste à déchiffrer des mots manuscrits présents dans une image. Nous proposons un système de reconnaissance de mots manuscrits arabes isolés, appartenant à un lexique. Ce reconnaisseur s'appuie sur un System hybride à base de Réseaux de Neurones (RN) et de Modèles de Markov Cachés (MMC) et une segmentation en graphèmes. L'originalité de notre approche tient à la stratégie d'utilisation des signes diacritiques (points et autres signes secondaires associés aux lettres). Nou: avons proposé un nouvel alphabet de corps de lettres qui permet de mieux exploiter les redondances des formes des lettres arabes. Nous avons ains montré que sur l'application considérée (reconnaissance de noms de villes tunisiennes à l'aide de la base publique IFN/ENIT), les signes diacritique n'étaient pas indispensables pour effectuer la tâche de classification. Bien qu'ils ne soient pas indispensables, les signes diacritiques apportent néanmoins une information supplémentaire. Nous avons donc également proposé une technique de reconnaissance des signes diacritiques, ainsi qu'une stratégie de combinaison entre reconnaissance sans diacritiques et reconnaissance avec diacritiques. Cette combinaison permet de réduire signitïcativemenl le taux d'erreur. Les performances obtenues par le systèir proposé sont les meilleures rapportées dans la littérature, selon le protocole expérimental défini par les auteurs de la base de données. Dans les pistes d'améliorations de ce système de reconnaissance en langue arabe, nous avons proposé une stratégie qui repose sur l'utilisation d'automates à états finis pondérés ( WFSM pour Weighted Finite State Machines). Nous avons utilisé ce formalisme avec succès sur une tâche plus simple de reconnaissance de noms de familles français écrits en lettres capitales. Nous avons ainsi pu vérifier que ce formalisme permettait d'inlég facilement des contraintes propres à la langue ou à l'application considérée. L'utilisation de WFSM pour la reconnaissance de l'écriture arabe semr. prometteuse, et fera l'objet de travaux ultérieurs.
Author: Bendnaiba Mohamed
Publisher: Editions Universitaires Europeennes
ISBN: 9783841744333
Category :
Languages : fr
Pages : 184
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Book Description
Dans le cadre general des recherches portant sur la communication ou l'interaction entre l'homme et la machine (Human-Computer Interaction), la lecture automatique de l'ecriture manuscrite constitue une nouvelle modalite d'interaction possible, qui offre a l'homme un environnement de dialogue coherent, ergonomique et intuitif. Pour envisager des applications reellement utilisables, il est necessaire de developper des systemes de reconnaissance d'ecriture aux performances tres proches de celles de l'homme. Or, si la lecture est consideree comme une activite courante et naturelle pour l'homme, les mecanismes qui sont mis en jeu (perception visuelle, representation, interpretation multi-contextuelle, etc.) s'averent tres complexes a modeliser. Ce projet constitue une approche basee sur les theories de la reconnaissance de forme pour aborder la modelisation et l'analyse de l'ecriture manuscrite. Cette approche a ete mise en uvre afin de developper un systeme de reconnaissance en-ligne, de lettres de l'alphabet latin et chiffre arabe manuscrit."
Author: Leila Chergui
Publisher: Presses Academiques Francophones
ISBN: 9783838149400
Category :
Languages : fr
Pages : 240
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Book Description
Le travail presente dans cet ouvrage est consacre a la conception d'une nouvelle base de mots arabes manuscrits representant des noms des communes algeriennes, et au developpement et l'evaluation d'un nouveau systeme de reconnaissance hors-ligne de mots arabes manuscrits base sur une combinaison de trois classifieurs neuronaux qui sont: un Perceptron Multi-Couches, un reseau a base de fonctions radiales et un reseau Fuzzy ART. Le systeme propose utilise une methode de reconnaissance globale. Pour cela, plusieurs etapes de pretraitement sont appliquees aux images de mots, incluant: un lissage, une normalisation, une squelettisation, un redressement et une extraction de contour. Trois types de moments geometriques ont ete utilises comme primitives, a savoir: les moments de Hu, les moments de Tchebichef et les moments de Zernike ont ete utilises; chacun d'eux a ete exploite par un classifieur neuronal different. L'evaluation du systeme de reconnaissance propose a ete menee sur deux bases de mots: IFN/ENIT et notre base nouvellement concue. Les resultats obtenus sont satisfaisant et comparable a des travaux pertinents realises dans le domaine de la reconnaissance du script arabe.
Author: Toufik Sari
Publisher: Univ Europeenne
ISBN: 9783841674661
Category :
Languages : fr
Pages : 264
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Book Description
Le langage est un moyen utilise pour communiquer des idees par la parole, ou tout autres signes expressifs, tandis que l'ecriture constitue l'acte de prescrire ces idees dans le but de les enregistrer. Vu que l'ecriture est une transcription de la langue, les systemes de reconnaissance de l'ecriture doivent imperativement integrer les traitements lies a la langue. Reconnaissance et correction doivent cooperer afin de prendre les bonnes decisions exploitant les connaissances linguistiques et contextuelles. La correction des erreurs de reconnaissance fait partie du processus de prise de decision vu le caractere pluridisciplinaire de ses techniques. La reconnaissance de l'ecriture Arabe n'emploie pas encore des dictionnaires electroniques, statistiques d'utilisation des elements de la langue et de verificateurs orthographiques. Ainsi, nous visons le developpement d'un systeme de reconnaissance automatique des textes arabes non contraint. Nous combinons les connaissances de la langue arabe avec les connaissances contextuelles des erreurs de reconnaissance. Les experimentations effectuees demontrent les performances de notre demarche et ouvrent une voie de recherche tres interessante.
Author: HICHAM.. ELLABBAN
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 244
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LES PROBLEMES RENCONTRES LORS DE LA RECONNAISSANCE DES CARACTERES ET DE L'ECRITURE MANUSCRITE ET IMPRIME, AUSSI BIEN POUR L'ECRITURE LATINE QU'ARABE, SONT NOMBREUSES. LES PROBLEMES DE LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE SONT PLUS DIFFICILES A RESOUDRE. LE PROBLEME DE LA SEGMENTATION DES CARACTERES CONSTITU LE DEFI PRINCIPAL A LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE ARABE EN GENERAL QUE SE SOIT IMPRIMEE OU MANUSCRITE, SE QUI REPRESENTE UNE SIMILITUDE AVEC LE PROBLEME DE RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE LATINE. LA RECONNAISSANCE DES CARACTERES ET DE L'ECRITURE ARABES RENCONTRE AUSSI DES PROBLEMES SPECIFIQUES. POUR RESOUDRE CES PROBLEMES DEUX TYPES DE METHODES ONT ETE DEVELOPPEES, DES METHODES STYNTAXIQUES ET D'AUTRES STATISTIQUES. NOUS TENTERONS, DANS CE TRAVAIL, ESSENTIELLEMENT, DE FAIRE UN TOUR D'HORIZON DES RECHERCHES QUI ONT ETE FAITES CONCERNANT LE PROBLEME DE RECONNAISSANCE DES CARACTERES ET DE L'ECRITURE ARABE ; ET ENSUITE, NOUS ESSAIERONS DE PROPOSER UN PROJET DE SOLUTION POUR LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE IMPRIMEE ARABE, QUI CONSISTE A COMPARER LE CARACTERE SEGMENTE AVEC LA BIBLIOTHEQUE COMPLETE DES CARACTERES.
Author: Fadoua Bouafif
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131597527
Category :
Languages : de
Pages : 148
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Ce travail présente une contribution à la segmentation de l'écriture arabe manuscrite en blocs, en parties de mots et en caractères, basée sur la Transformée de Hough et les opérateurs morphologiques. La contribution proposée est appliquée sur les documents semi-structurés tels que les chèques bancaires arabes, pour l'extraction des composantes manuscrites. L'extraction des parties de mots est effectuée sur les composantes détectées, en appliquant la Transformée de Hough pour la détection des lignes de texte, les opérateurs morphologiques pour la construction des composantes connexes et l'étiquetage pour la distinction entre ces composantes. L'avantage de la méthode nommée TH-MM, est qu'elle ne nécessite pas une phase de reconnaissance pour la segmentation de l'écriture arabe manuscrite. Une évaluation expérimentale de la segmentation en blocs, en parties de mots et en caractères, est effectuée sur la base de données des chèques bancaires arabes CENPARMI et la base de données des noms de villes tunisiennes IFN/ENIT.
Author: HOUSSEM.. MILED
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 216
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CETTE THESE DEVELOPPE UNE STRATEGIE DE RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE HORS-LIGNE SEMI-CURSIVE, ET APPLIQUEE A DES MOTS COMPOSES ARABES DECRIVANT UN LEXIQUE DE 232 NOMS DE VILLES TUNISIENNES. CETTE STRATEGIE REPOSE SUR 3 NIVEAUX PERCEPTIFS INSPIRES DES CARACTERISTIQUES DE CE TYPE D'ECRITURE. LE MEMOIRE DE CETTE THESE EST COMPOSE DE 5 CHAPITRES. UN PREMIER CHAPITRE INTRODUCTIF TRAITE DES CARACTERISTIQUES CALLIGRAPHIQUES DE L'ECRITURE ARABE, DES PHASES DE PRETRAITEMENT ET DE SEGMENTATION DES IMAGES AINSI QUE DES MODELES DE MARKOV CACHEES (MMC), QUI SONT A LA BASE DES DIFFERENTES MODELISATIONS ABORDEES DANS CETTE THESE, LES ASPECTS PLUS THEORIQUES DE CES MODELES SONT RENVOYES EN ANNEXE. LE DEUXIEME CHAPITRE EST CONSACRE A L'ASPECT VISUEL GLOBAL DE L'ECRITURE ARABE. IL DEFINIT UN ENSEMBLE D'INDICES VISUELS APPROPRIES A CE TYPE D'ECRITURE ET PROPOSE UNE ETUDE DE PERTINENCE DE CES INDICES PAR CRITERE D'INFORMATION (IC). CES INDICES DECRIVENT LES FORMES A RECONNAITRE PAR DES SEQUENCES D'OBSERVATIONS PERMETTANT D'ESTIMER UN MODELE GLOBAL PAR MOT. LE TROISIEME CHAPITRE TRAITE D'UNE APPROCHE ANALYTIQUE. A CE NIVEAU PERCEPTIF, LE MODELE DE MOT EST UNE FUSION DE MODELES ELEMENTAIRES CONSACRES AUX CARACTERES ET AUX TRANSITIONS INTER ET INTRA-PSEUDO-MOTS. AFIN D'OPTIMISER LA DESCRIPTION DE MOTS, LE CHOIX DU JEU D'OBSERVATIONS EST EXPLICITE. PARMI LES ALPHABETS D'OBSERVATIONS ETUDIES, ON INTRODUIT UN ALPHABET ENTROPIQUE SELECTIONNE PAR CRITERE D'INFORMATION DE TYPE BAYESIEN (BIC). LE QUATRIEME CHAPITRE DEGAGE UN TROISIEME NIVEAU PERCEPTIF FONDE SUR LA NOTION DE PSEUDO-MOTS. ENTRE AUTRE, IL INTRODUIT UNE MODELISATION DE MOTS PAR CONCATENATION DE MODELES DE PSEUDO-MOTS ET EVOQUE SES LIMITES. APRES AVOIR INTRODUIT LES METHODES DE COMBINAISON DE CLASSIFIEURS ET LES APPROCHES DE FUSION DE DONNEES, LE CINQUIEME ET DERNIER CHAPITRE EXPOSE UNE STRATEGIE DE RECONNAISSANCE REPOSANT SUR UNE COOPERATION HIERARCHIQUE DES CLASSIFIEURS, ASSOCIES AUX 3 NIVEAUX PERCEPTIFS DES CHAPITRES PRECEDENTS ET UNE FUSION DES RESULTATS DE LEURS EXPERTISES. FINALEMENT, CE CHAPITRE INTRODUIT DES MODELES MULTIPLICATIFS DE TYPE IC ET PROPOSE UNE APPLICATION DE CES CRITERES POUR L'OPTIMISATION D'UN PROBLEME DE COMBINAISON DE CLASSIFIEURS.
Author: Yousri Kessentini
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131528460
Category :
Languages : fr
Pages : 184
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Book Description
Les travaux pr sent s dans ce livre concernent le d veloppement et l' valuation d'un syst me de reconnaissance de l' criture manuscrite multi- scripts. L'objectif est de proposer un syst me de reconnaissance op rant ind pendamment de la nature du script. Pour cela l'approche propos e est sans segmentation explicite, ceci afin de ne pas introduire une technique de conditionnement de l'information d pendant du type d' criture analys e. Des caract ristiques bas niveaux sont combin es travers une approche multi-flux permettant de combiner d'une mani re asynchrone, diff rentes sources d'information travers des mod les de Markov coop ratifs. Des extensions des r gles de combinaison sont envisag es dans le cadre de la th orie des fonctions de croyances transf rables. L' valuation du syst me de reconnaissance propos est men e sur diff rentes bases de donn es de r f rence correspondant aux deux scripts Arabe (IFN-ENIT) et Latin (IRONOFF et RIMES). Les r sultats montrent que le syst me propos donne de bons r sultats aussi bien sur le Latin que sur l'Arabe comparables ceux des meilleurs syst mes pr sent s dans la litt rature.
