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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
  

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CHAPITRE 4. EXPÉRIMENTATION ET ÉVALUATION

Nous proposons de comparer nos résultats avec d'autres travaux. En fait, le tableau-4.5 présente les valeurs des mesures des taux de reconnaissance trouvées par ces systèmes.

TABLE 4.5 - Comparaison des résultats

Auteurs

Taux de reconnaissance

Classifieur

Notre Contribution, 2012

87.94%

PMC-AG

[KD07]

97,1%

PMC-AG

[OSB+02]

87.54%

PMC-AG

Le taux de reconnaissance de notre contribution parait faible par rapport à celle de [KD07]. Cette lacune se justifie par le fait que [KD07] utilise une base des chiffres de 0 à 9, au temps que, notre système est apliqué sur l'écriture arabe qui se caractérise par un vocabulaire large.

Aussi bien, la phase de post-traitement peut améliorer le taux de reconaissance jusqu'au 10%. Nous ne sommes pas arrivés à terminer cette phase qui peut avoir une grande influence sur le taux de reconnaissance du système.

Conclusion

L'objectif principal de notre contrubition est de sélectionner les primitives pertinentes dans un système de reconnaissance des caractères arabes imprimés multifontes. Cet objectif est aboutu car les résultats par les AGs sont satisfaisants. En effet, le nombre de primitives a chuté de sept primitives, passant de 27 à 20.

L'évaluation de notre système de reconnaissance proposé permet d'évaluer les performances de l'algorithme utilisé, son efficacité ainsi que ses faiblesses. En plus de pouvoir apprécier les résultats obtenus, cette évaluation peut donner des indices sur les points à améliorer ultérieurement. Plusieurs systèmes de reconnaissances tant analytiques que globales sont élaborés. Toutefois, aucune de ces approches de reconnaissance ne donne des résultats parfaits du fait de la complexité du sujet. Le problème reste ouvert et de nouveaux efforts sont à déployer pour améliorer les approches de reconnaissance d'écriture arabe.

Conclusion et Perspectives

L

A revue de la littérature relative à la reconnaissance d'écriture, dans le premier chapitre du

présent rapport, nous a permis de comprendre que l'objectif visé par les système d'OCR
est de diminuer l'intervention de l'être humain. Parmi les problèmes qui peuvent influencer sur la qualité d'un système de reconnaissance, le choix de primitives qui caractérisent la forme à reconnaître.

L'originalité de notre travail réside dans le fait que le système de reconnaissance de texte arabe ne suit pas le schéma classique qui consiste à segmenter les mots en caractères, extraire les caractéristiques et faire la classification. Notre approche part du fait que les primitives extraites ne sont pas toujours fiable. En ce sens, notre système essaie d'adapter la meilleure solution du problème en question. Pour se faire, nous proposons une approche d'optimisation pour sélectionner les primitives pertinentes.

Notre travail se situe dans le cadre de reconnaissance de l'écriture arabe imprimé mul-tifonte. Nous avons présenté une approche hybride pour la reconnaissance des caractères arabes imprimés. Cette technique offre l'avantage de sélectionner les primitives les plus représentatives, ce qui améliore la qualité de reconnaissance. La sélection des primitives est l'une des étapes les plus importantes dans un système de reconnaissance. Elle a fait l'objet de recherche dans de nombreuses disciplines. La sélection des primitives tends à réduire le nombre de primitives en éliminant les primitives redondantes du système de reconnaissance. Un second objectif de cette sélection est de maintenir et/ou améliorer la performance du classifieur utilisé par le système de reconnaissance.

De différentes études ont été proposées dans la littérature pour la sélection de primitives. Notre orientation s'est focalisée sur les algorithmes génétiques. Une fois que nous avons déterminé les paramètres de l'AG tels que : la taille de la population, le nombre de génération et les méthodes de reproduction, la séléction de primitives commence. Les paramètres de l'algorithme génétique sont définis expérimentalement.

Les résultats obtenus lors de la sélection de primitives ont permis de réduire la complexité

75

Conclusion et Perspectives

du perceptron multicouche. Le nombre de primitives a été réduit de 25% par rapport à l'ensemble extraits du système de reconnaissance des caractères. Il est difficile d'effectuer une comparaison objective et exhaustive entre la performance de notre de système et celles d'autres systèmes publiés. En effet, les ensembles de test sont différents et les mesures de performance ne sont pas définies clairement. De plus, il n'est pas possible de déterminer si les échantillons d'apprentissages et de tests sont mutuellement exclusifs. De même, nous avons constaté que le problème de sélection de primitives n'a pas été traité.

L'effort requis pour la préparation d'un ensemble de tests significatifs constitue en réalité un obstacle majeur pour une expérimentation valable du point de vu statistique. Il est donc nécessaire que les efforts concentrent dans l'élaboration d'une base standard de l'écriture arabe qui pourrait servir dans l'évaluation des différents systèmes de reconnaissance.

Comme perspectives, nous estimons qu'un post-traitement lexical basé sur un dictionnaire peut encore améliorer le taux de reconnaissance. Ceci à montrer son utilité dans plusieurs systèmes de reconnaissances d'écritures arabes.

Autre perspective, sera d'effectuer une sélection en utilisant les algorithmes génétiques itératifs non pas les algorithmes génétiques simples.

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"Soit réservé sans ostentation pour éviter de t'attirer l'incompréhension haineuse des ignorants"   Pythagore