WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

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

( Télécharger le fichier original )
par Marwa AMARA
ECOLE NATIONALE DES SCIENCES DE L?INFORMATIQUE - Master  2012
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

CHAPITRE 3. CONTRIBUTIONS À LA RECONNAISSANCE DES CARACTÈRES

ARABES IMPRIMÉS

sion de l'image en entrée en une image bitonale, ensuite un sous module qui se charge de nettoyage de l'image, enfin cette même image passera à un autre sous module qui se charge de la squelettisation du texte. L'image obtenue va être segmenter en caractères (graphèmes). Par la suite, le processus d'apprentissage commence (figure-3.2).

FIGURE 3.2 - Structure de la phase d'apprentissage

Chaque lettre issue de la segmentation est représentée sur la base de données d'apprentis-sage sous quatre formes différentes (début, milieu, fin, isolée). Le vecteur de primitive obtenu sera optimisé en utilusant les AGs.Une fois la phase de sélection est terminée, l'apprentissage se lance.

En ce qui concerne le sous système de reconnaissance, son objectif est la reconnaissance du texte : Nous avons en entrée une image bruitée d'un texte imprimé qui sera nettoyé par un processus de nettoyage comportant les mêmes modules cités ci-dessus. Ensuite, l'image prétraitée sera envoyée vers la segmentation. Une fois que nous avons eu une image segmentée, l'extraction des primitives commence. Le vecteur obtenu, suite à la sélection, va être reconnu par le réseau de neurone de type PMC. Une fois le caractère est reconnu, nous passons à la reconnaissance du sous-mots (mots), des lignes et enfin du texte. Le texte reconnu passera au module du post-traitement afin de valider les mots en solution et les évaluer. Si le vecteur est non reconnu, il sera ajouté à la base d'apprentissage du réseau.

Par la suite, nous expliquerons en détail chaque composant de notre système et son processus de fonctionnement.

3.3.2 Description détaillée

Notre idée, pour la reconnaissance, se focalise sur l'ajout d'un module de sélection de primitives au modèle classique de reconnaissance. Les étapes suivies lors de la reconnaissance sont présentées dans la figure suivante :

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Il y a des temps ou l'on doit dispenser son mépris qu'avec économie à cause du grand nombre de nécessiteux"   Chateaubriand