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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  2012
  

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CHAPITRE 1. LA RECONNAISSANCE OPTIQUE DES CARACTÈRES

déduisons l'identité du caractère à partir de ces primitives qui correspondent à des formes élémentaires du tracé et à des événements produits lors du tracé et des relations existantes entre elles. Citons quelques méthodes structurelles qui utilisent ces primitives :

- Les méthodes de tests : Les méthodes de tests consistent à appliquer sur chaque forme traitée des tests de plus en plus fins sur la présence ou l'absence de primitives de manière à répartir les entrées en classe. Le processus consiste à deviser à chaque test l'ensemble des choix en deux jusqu'a ce que nous obtenons une seule forme correspondant à un caractère entré [Ben99]. Ce choix dichotomique est très simple à mettre en oeuvre, mais il est très sensible à la variation du tracé.

- Représentations à base de chaine : Une forme (caractère, PAW, mot,..) est représentée par une chaine de symboles. Ces symboles représentent les primitives composant la forme ou des directions le long de contour (codage de Freeman). Pour reconnaitre la forme nous la comparons à des formes de références par des algorithmes de comparaisons de chaines. Ces algorithmes donnent, généralement, une mesure de ressemblance entre la forme testée et la formes prototype. Pour plus de détails, le lecteur peut consulter [FGL+06].

- L'approche syntaxique : Chaque caractère est représenté par une phrase dans un langage ou le vocabulaire est constitué de primitive. Les formes qui appartiennent à la même classe présente une structure commune peuvent être représentées par une même grammaire. Une étude détaillée sur les méthodes syntaxiques se trouve dans [FGL+06].

1.3.5.2 Approche stochastique

La forme est considérée comme un signal continu observable dans le temps à différents endroits. Ces états sont décrits à l'aide de probabilité de transition d'état et de probabilité d'observation d'état [BBE00].

- Les Modèles de Marko Cachés : Les modèles de Markov connaissent un essor important en reconnaissance des formes grâce à leurs capacités d'intégration du contexte et d'absorption du bruit [BBE00]. En utilusant les modèles de Markov, les formes sont décrites par une séquence de caractéristiques qui seront observées dans les états du modèle. La probabilité d'émission de la forme est calculée en cherchant le maximum de la probabilité d'observation des segments pondérée par les probabilités de transitions entre états.

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"I don't believe we shall ever have a good money again before we take the thing out of the hand of governments. We can't take it violently, out of the hands of governments, all we can do is by some sly roundabout way introduce something that they can't stop ..."   Friedrich Hayek (1899-1992) en 1984