Reconnaissance de symboles sans connaissance a priori

par Daniel Zuwala

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Karl Tombre et de Salvatore-Antoine Tabbone.

Soutenue le 06-11-2006

à Vandoeuvre-les-Nancy, INPL , dans le cadre de IAEM - Ecole Doctorale Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques , en partenariat avec Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (laboratoire) .

Le président du jury était Kamel Smaili.

Le jury était composé de Karl Tombre, Kamel Smaili, Jean-Marc Ogier, Laurent Heutte, Salvadore Tabbone, Jean-Yves Ramel.

Les rapporteurs étaient Jean-Marc Ogier, Laurent Heutte.


  • Résumé

    Nous proposons un système complet capable de retrouver des symboles dans des documents graphiques sans connaissance a priori. Nous nous basons sur une méthode de description structurelle qui permet de mettre en avant des régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points, nous fusionnons successivement les régions entre elles en fonction d'un critère de densité et de convexité permettant la reconstruction de symboles potentiellement intéressant pour l'utilisateur. Un descripteur est ensuite calculé pour chacun de ses symboles, ce qui permet de faire une reconnaissance quand l'utilisateur soumet une requête. Afin de réduire le temps de réponse d'une requête nous avons développé une méthode d'indexation qui se base sur l'algorithme BIRCH en utilisant un descripteur robuste et discriminant. Puis nous montrons comment réduire davantage ce temps de réponse en combinant différentes règles de filtrage basées sur des descripteurs basiques.

  • Titre traduit

    Symbol recognitiion without prior knowledge


  • Résumé

    A complete system able to find symbols in graphical document without a priori knowledge is proposed here. In a first place, this system is based on a structural method able to put in stress regions that may contain symbols. The document is represented by chain points that will be merged following a defined criteria. These merges allow potential symbols to be reconstructed. A descriptor is then calculated for each potential symbols, and the recognition can take place when the user submit a request. In order to speed up the retrieval, an indexing method based on BIRCH has been proposed by using a robust descriptor. Then we show that by combining filtering rules based on simple descriptors, we can rise the speed of the retrieval.


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