CHAPITRE 3. CONTRIBUTIONS À LA RECONNAISSANCE
DES CARACTÈRES
ARABES IMPRIMÉS
à optimiser est très rapide ou lorsque la forme
de la fonction est connue a priori. Elles nécessitent comme étape
préliminaire la localisation des extremas. Au temps que, les
méthodes non déterministes font appel à des tirages de
nombres aléatoires. Elles permettent une exploration efficace de
l'espace de recherche. Nous adaptons alors une méthode non
déterministe pour notre approche.
DASH et LIU [DL97] et YANG et HONAVAR [YH97] proposent deux
étapes essentielles dans la sélection des primitives; les
procédures de recherche et les fonctions d'évaluation.
3.2.1 Les procédures de recherche
Si l'ensemble des caractéristiques contient N
primitives définies initialement alors le nombre total de
possibilités des candidats générés est de
2N. Ce nombre est très élevé. Le but
est de trouver une solution parmi ce nombre de probabilités. Pour
résoudre cette problématique, la procédure de recherche
regroupe trois approches : complète, heuristique et aléatoire.
- Complète : Cette
procédure fait une recherche complète dans les sous-ensembles
opti-mals de primitives selon la fonction d'évaluation utilisée.
Plusieurs fonctions d'évaluation sont employées pour
réduire l'espace de recherche sans compromettre les chances de trouver
le sous-ensemble optimal. Bien que l'espace de recherche
soit2N, peu de sous-ensembles
sont évalués. L'optimalité du sous-ensemble de primitives,
selon la fonction à optimiser, est garantie car le procédé
peut faire des retours arrière.
- Heuristiques : À chaque
itération, toutes les caractéristiques qui restent à
être sélectionnées sont considérées pour la
sélection des primitives. L'espace de recherche est
N2. Ces procédures sont très
simples et rapides car l'espace de recherche est quadratique en termes de
nombre de primitives.
- Aléatoire : Cette
procédure de recherche est nouvelle dans son utilisation en comparaison
avec les deux autres méthodes de sélection des primitives. Bien
que l'espace de recherche soit2N, ces méthodes
cherchent dans les sous-ensembles en effectuant un maximum d'itérations.
Chaque procédure de recherche aléatoire exige des valeurs de
quelques paramètres pour l'appliquer au problème à
résoudre. La tâche d'attribution de valeurs appropriées
à ces paramètres est importante afin d'obtenir des
résultats satisfaisants.
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