Architecture neuronale evolutive : application a la reconnaissance et a la segmentation automatique de l'ecriture

by Stéphane Gentric

Doctoral thesis in Informatique

Under the supervision of Maurice Milgram.

defended on 1999

in Paris 6 .


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  • Abstract

    L'ecriture manuscrite est l'un des moyens privilegies de la communication humaine. Dans le cadre du developpement des interfaces homme-machine, nous avons mis au point un systeme capable de reconnaitre des mots cursifs lies, saisis sur une tablette a digitaliser. Cette these presente un systeme ou la segmentation d'un signal en lettres, l'identification de ces lettres et la repartition de celles-ci en sous-classes sont trois phases indissociables. Au cours de l'apprentissage, nous laissons la segmentation et la repartition en sous-classes totalement libres d'evoluer et de se specialiser. Parallelement, nous utilisons pour la classification une approche neuronale par modeles generateurs. Chaque lettre est apprise avec des exemples de sa classe, issus d'un processus de segmentation automatique, guidee par les modeles. Notre classifieur est compose de reseaux auto-associatifs utilisant la distance tangente pour incorporer des invariances geometriques predefinies. Le nombre de sous-classes necessaire a la modelisation complete d'une lettre, varie au cours de l'apprentissage afin de prendre en compte les variations intra-classes et les confusions inter-classes. En se placant dans le cadre des approches descendantes, par competition entre candidats issus d'un dictionnaire, nous proposons un label correspondant au signal a reconnaitre. Malgre la difficulte du probleme de la reconnaissance de l'ecriture dans un cadre omni-scripteur, nous obtenons des resultats approchant ceux de lecteurs humains.

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Informations

  • Details : 170 p.
  • Annexes : 60 ref.

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  • Library : Sorbonne Université. Bibliothèque de Sorbonne Université. Bibliothèque Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Unvailable for PEB
  • Odds : T Paris 6 1999 207
  • Library : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
  • Available for PEB
  • Odds : PMC RT P6 1999
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