Des primitives aux lettres : une méthode structurelle de reconnaissance en ligne de mots d'écriture cursive manuscrite avec un apprentissage continu
Auteur / Autrice : | Hamouche Oulhadj |
Direction : | Maurice Gaudaire |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences |
Date : | Soutenance en 1990 |
Etablissement(s) : | Paris 12 |
Mots clés
Résumé
Depuis des années, la communication homme-machine par l'intermédiaire de l'écriture naturelle se heurte, sans succès, au problème complexe de la diversité des formes a identifier. Pour appréhender un tel problème, une nouvelle méthode de reconnaissance structurelle et analytique est proposée. L'approche développée est fondée sur des primitives topologiques insensibles a certaines variations de traces (changement de position et d'échelle, inclinaisons des lettres). Elle assume l'hypothèse d'existence d'un modèle collectif d'écriture que chacun reproduit avec une déformation propre. Ce modèle générique permet de considérer que tout mot écrit par un scripteur donne peut être assimilé a une séquence de lettres prototypes plus ou moins dégénérées. Ainsi, l'information nécessaire à la description d'une lettre repose non seulement sur les primitives représentant cette lettre mais aussi sur l'évaluation du taux de dégénérescence susceptible d'affecter cette lettre en cours de trace. Dans l'approche développée, le problème très délicat de la segmentation du mot est également soulevé. Pour effectuer une segmentation qui correspond exactement aux lettres à reconnaître, une méthode de segmentation intelligente, basée sur une stratégie de prédiction-vérification est proposée. Cette méthode permet de combiner la segmentation du mot et la reconnaissance des lettres dans une opération unique, évitant la segmentation a priori qui est source d'erreurs potentielles. Ces différentes propriétés, renforcées par divers types de connaissances relatives au langage écrit, sont a l'origine des bonnes performances du système étudié