Author: ABDERRAZAK.. ZAHOUR
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Languages : fr
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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: Abderrahim Ameur
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Languages : fr
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Author: ABDERRAHIM.. AMEUR
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Languages : fr
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DANS CE DOCUMENT NOUS DECRIVONS UNE METHODE STRUCTURELLE DE RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE ARABE. LA LECTURE DU TEXTE DE PLUSIEURS LIGNES EST FAITE PAR UNE CAMERA CCD. LE PROBLEME MAJEUR DE LA LECTURE AUTOMATIQUE DE CARACTERES MANUSCRITS CURSIFS ETANT LA SEGMENTATION D'UN TRACE EN ELEMENTS CONSTITUANTS, DANS CE CADRE, NOUS AVONS EFFECTUE LA SEGMENTATION DE NOTRE TEXTE A L'AIDE DES TROIS PHASES SUIVANTES: DANS LA PREMIERE PHASE, NOUS SEGMENTONS LE TEXTE EN LIGNES PAR APPLICATION DE PROJECTIONS HORIZONTALES. DANS LE CAS OU LES LIGNES DU TEXTE SONT INCLINEES, LA PROJECTION DE LA LIGNE EST FAITE EN PLUSIEURS PORTIONS HORIZONTALES. LA DEUXIEME PHASE D'OCCUPE DE LA SEGMENTATION DES LIGNES EN MOTS. NOUS COMPARONS LES DISTANCES INTER-LETTRES ET INTER-MOTS. LES DISTANCES SONT CALCULEES PAR LA PROJECTION VERTICALE DE CHAQUE LIGNE. LA DERNIERE PHASE TRAITE LA SEGMENTATION DES MOTS EN CARACTERES. ELLE EST FONDEE SUR LES PROPRIETES CONTEXTUELLES PROPRES A L'ECRITURE ARABE. NOUS NOUS SERVONS AUSSI DE LA METHODE DE SUIVI DE CONTOURS POUR PALLIER AUX PROBLEMES DE CHEVAUCHEMENT DES CARACTERES. ENSUITE, NOUS PROCEDONS A L'EXTRACTION DES LIMITES DU DERNIER CARACTERE. LES CARACTERES A LA DROITE DE CELUI-CI SONT SEGMENTES PAR LE DECOUPAGE DES TRAITS DE LIAISON ENTRE LES CARACTERES. L'ETAPE DE LA RECONNAISSANCE EST ETROITEMENT LIEE A CELLE DE LA SEGMENTATION CAR ELLE UTILISE LES DONNEES DEJA CALCULEES PENDANT LA SEGMENTATION, POUR UNE CLASSIFICATION GROSSIERE. CETTE DERNIERE EST DETERMINEE PAR LES OCCLUSIONS ET LES LIAISONS ENTRE LES CARACTERES. NOUS AFFINONS LA DESCRIPTION DES CARACTERES DANS UN GROUPE PLUS PETIT PAR L'ANALYSE HETERARCHIQUE QUI PERMET LE RETOUR SUR LA FORME POUR ENLEVER CERTAINES AMBIGUITES. NOUS CHERCHONS DES OUVERTURES DANS PLUSIEURS ENDROITS DU CARACTERE, LES OCCLUSIONS, L'ANALYSE DU CONTOUR EXTERNE ET LES DIMENSIONS. LE TAUX DE RECONNAISSANCE ATTEINT EST DE 90%
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: HOUSSEM.. MILED
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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: Mohamed Younsi
Publisher: Editions Universitaires Europeennes
ISBN: 9783841783783
Category :
Languages : fr
Pages : 144
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La reconnaissance de l'ecriture arabe manuscrite est un domaine tres demande dans la recherche elle est encore aujourd'hui au niveau d'etude et d'experimentation, Cependant les scientifiques cherchent toujours a trouver des solutions et des algorithmes tel que le pretraitement des images, l'extraction de contour et la squelettisation, le but de cette recherche est de faciliter la tache a l'utilisateur, cela permet l'extraction de l'information des differents archives dans les compagnies, le traitement des cheques dans les banques, la lecture des lettres dans les bureaux de postes. l'etude presentee dans ce livre decrit une segmentation texte manuscrit et une analyse structurelle, ce travail commence par une acquisition d'image puis un pretraitement pour eliminer le bruit et une binarisation pour se preparer a l'etape de segmentation, apres la segmentation des caracteres, nous avons applique la methode de squelettisation, cette etape nous mene a etiqueter et codifier les caracteres en chaine codees dans la base de donnees, d'ou le caractere est represente sous structurelle pour la prise de decision, l'apprentissage et la reconnaissance, pour ecrire le texte dans un editeur.
Author: Farès Menasri
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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.
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Publisher: Ed. Techniques Ingénieur
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 18
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Author: Bendnaiba Mohamed
Publisher: Editions Universitaires Europeennes
ISBN: 9783841744333
Category :
Languages : fr
Pages : 184
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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: Houssem Miled
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Languages : fr
Pages : 0
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