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Apport des Graphes dans la Reconnaissance Non-Contrainte de Caractères Manuscrits Anciens

L'objectif des travaux réalisés au cours de cette thèse est d'adresser la problématique de la reconnaissance générique de caractères manuscrits par les méthodes structurelles à base de graphes. Les écrits traités sont non-contraints et hétérogènes dans le temps. Les méthodes classiques, dites statistiques, sont efficaces mais ne peuvent s'appliquer qu'à des écritures à vocabulaire restreint dans le cadre d'un système avec une phase d'apprentissage. Nous proposons deux systèmes de reconnaissance à base de graphes d'attributs. Le premier utilise des attributs numériques et une modélisation de la base d'apprentissage avec des graphes aléatoires. L'intégration des informations de structure change la notion de complexité et permet une coopération intéressante avec les approches statistiques. Le second système utilise des attributs hiérarchiques flous. Il permet une reconnaissance sans apprentissage basée sur des modèles qui tend vers la reconnaissance générique recherchée.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00267232
Date17 March 2006
CreatorsArrivault, Denis
PublisherUniversité de Poitiers
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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