Reconnaissance automatique de textes manuscrits par adaptation au scripteur

par Ali Nosary

Thèse de doctorat en Sciences appliquées. Informatique, automatique, systèmes

Sous la direction de Thierry Paquet.

Soutenue en 2002

à Rouen .


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce mémoire abordent le problème de la reconnaissance hors-ligne de textes manuscrits. Ces travaux décrivent un système de reconnaissance de textes exploitant un principe original d'adaptation à l'écriture à reconnaître. Ce principe d'adaptation, inspiré des principaux effets contextuels observés chez un lecteur humain, est basé sur l'apprentissage,au cours de la reconnaissance, des particularités graphiques représentatives de l'écriture du scripteur (invariants du scripteur). La reconnaissance de mots procède selon une approche analytique basée sur le principe de segmentation-reconnaissance. L'adaptation en ligne du système de reconnaissance repose sur l'itération de phases de reconnaissance de mots qui permettent d'étiqueter les représentations du scripteur (allographes) sur l'ensemble du texte et de phases de réévaluation des modèles de caractères. La mise en application de notre stratégie de reconnaissance par adaptation nécessite de recourir à un schéma de reconnaissance interactif capable de faire interagir les traitements aux différents niveaux contextuels. Le modèle d'interaction retenu est basé sur le paradigme multi-agent. Les tests réalisés sur un échantillon d'une quinzaine de scripteurs tous inconnus du système montrent l'intérêt du schéma d'adaptation proposé puisque nous obtenons une amélioration de la reconnaissance, à la fois des lettres et des mots, au cours des itérations

  • Titre traduit

    Handwritten text recognition with writer adaptation


  • Résumé

    This thesis deals with the problem of off-line handwritten text recognition. It describes a system of text recognition which exploits an original principle of adaptation to the handwriting to be recognized. The adaptation principle, inspired by contextual effects observed from a human reader, is based on the automatic learning, during the recognition, of the graphical characteristics of the handwriting (writer invariants). The word recognition proceeds according to an analytical approach based on a segmentation-recognition principle. The on-line adaptation of the recognition system relies on the iteration of two steps : a word recognition step which allows to label the writer's representations (allographes) on the whole text and a revaluation step of character models. The implementation of our adaptation strategy requires an interactive recognition scheme able to make interact treatments at various contextual levels. The interaction model retained is based on the multi-agent paradigm.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 220 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 242 réf.

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 02/ROUE/S007
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