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Reconnaissance des caractères arabes imprimés par l'approche neuro-génétique.

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par Marwa AMARA
Ecole nationale des sciences de l'informatique - Master  2010
  

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Abstract

I

N this work we aim at developping a multifonts printed arabic texts recognition system. the proposed approache is about the combination of two techniques Feature selection and character recognition. The adopted recognition method is based on a hybrid technique which consists of putting together; the neural networks multilayer perceptron and the genetic algorithms. One objective of this work is to propose a hybrid approach for the feature selection. The choice of this technique is motivated by its success in the recognition of digits. Indeed, the interest of this Neuro-Genetic model is the fact that it is able to improve the discriminatory capacity of pure perceptron multilayer.

Key words : Arabic character recognition , Feature selection, Perceptron multilayer, Genetic algorithm.

Table des matières

Introduction générale

1 La Reconnaissance Optique des Caractères

1.1 Différents aspects de l'OCR

1

3

3

 

1.1.1

Type d'acquisition

4

 
 

1.1.1.1 Les systèmes en-lignes

5

 
 

1.1.1.2 Les systèmes hors-lignes

5

 

1.1.2

Approche de reconnaissance

6

 
 

1.1.2.1 Approche globale

6

 
 

1.1.2.2 Approche analytique

6

1.2

Caractéristiques de l'écriture arabe

7

1.3

Organisation d'un système de reconnaissance

10

 

1.3.1

Prétraitement

11

 
 

1.3.1.1 Binarisation

11

 
 

1.3.1.2 Lissage

12

 
 

1.3.1.3 Normalisation

12

 
 

1.3.1.4 Squelittisation

12

 

1.3.2

Segmentation

12

 
 

1.3.2.1 Segmentation en lignes

13

 
 

1.3.2.2 Segmentation en mots

13

 
 

1.3.2.3 Segmentation en caractère

14

 

1.3.3

Extraction des primitives

14

 
 

1.3.3.1 Primitives locales

14

 
 

1.3.3.2 Primitives globales

15

 

1.3.4

Apprentissage

15

 
 

1.3.4.1 Apprentissage Supervisé

15

 
 

TABLE DES MATIÈRES

 
 

1.3.4.2 Apprentissage Non Supervisé

1.3.5 Reconnaissance

1.3.5.1 Approche structurelle

1.3.5.2 Approche stochastique

1.3.5.3 Approche statistique

1.3.5.4 Les approches hybrides

1.3.6 Post-traitement

16

16

16

17

18

18

19

2

Fondements Théoriques

20

 

2.1

Le réseau perceptron multicouche

20

 
 

2.1.1 Le perceptron simple

21

 
 

2.1.2 Architecture d'un perceptron multicouche

23

 
 

2.1.3 Apprentissage d'un perceptron multicouches

25

 

2.2

Les algorithmes génétiques

27

 
 

2.2.1 Génération de la population initiale

28

 
 

2.2.2 Codage

29

 
 

2.2.3 Fonction d'évaluation

29

 
 

2.2.4 Sélection

30

 
 

2.2.5 Croisement

31

 
 

2.2.6 Mutation

32

 
 

2.2.7 Insertion

33

 
 

2.2.8 Critère d'arrêt

34

 

2.3

L'hybridation neuro-génétique

34

 
 

2.3.1 Système de OLIVEIRA

35

 
 

2.3.2 Système de KROUCHI et DJEBBAR

36

3

Contributions à la reconnaissance Des caractères arabes imprimés

38

 

3.1

Position du problème

38

 

3.2

Justification de l'approche choisie

39

 
 

3.2.1 Les procédures de recherche

40

 
 

3.2.2 Les fonctions d'évaluation

41

 

3.3

Système proposé

42

 
 

3.3.1 Description générale

42

 
 

3.3.2 Description détaillée

43

 
 

3.3.2.1 Prétraitement

44

 
 

3.3.2.2 Segmentation

46

 
 

3.3.2.3 Extraction des primitives

49

 
 
 

ii

TABLE DES MATIÈRES

3.3.2.4 Sélection des primitives 51

3.3.2.5 Reconnaissance 53

3.3.2.6 Post traitement 54

4 Expérimentation et évaluation 56

4.1 Méthodes d'évaluation d'un OCR 56

4.1.1 Evaluation globale 57

4.1.2 Evaluation locale 57

4.2 Expérimentation 57

4.2.1 Prétraitement 58

4.2.2 Segmentation 59

4.2.3 Extraction des primitives 61

4.2.4 Sélection des primitives 63

4.2.5 Apprentissage 68

4.2.6 Reconnaissance 70

4.3 Evaluation de notre système 72

Conclusion et perspectives 73

Bibliographie 76

A Segments classés par leurs positions 81

B Description de la base 86

iii

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