Thèse soutenue

Reconnaissance hors-ligne de l'écriture cursive par l'utilisation de modèles perceptifs et neuronaux

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Auteur / Autrice : José Ruiz Pinales
Direction : Eric Lecolinet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées. Informatique, automatique théorique, systèmes
Date : Soutenance en 2001
Etablissement(s) : Paris, ENST

Résumé

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Cette thèse porte sur l'application de modèles perceptifs et neuronaux au problème de la reconnaissance hors-ligne de l'écriture cursive. Dans un premier temps, nous abordons le problème de l'extraction de caractéristiques par l'utilisation d'une technique robuste de détection de droites. Puis, nous appliquons cette méthode au problème de la reconnaissance de caractères cursifs segmentés. Nous utilisons ensuite cette méthode pour la reconnaissance holistique de mots cursifs ainsi qu'à la reconnaissance de leurs premières et dernières lettres. Nous nous intéressons enfin à la mise au point d'un modèle perceptif pour la reconnaissance de mots cursifs. Notre méthode d'extraction de caractéristiques est capable de capturer une grande partie de l'information contenue dans la partie singulière du mot cursif (ascendants, descendants et boucles) et présente une très bonne tolérance au bruit et aux déconnexions du tracé. Le modèle d'activation interactif est capable de modéliser l'accès lexical, l'effet de supériorité du mot et l'effet de fréquence. L'effet de supériorité du mot peut d'ailleurs être en partie attribué a la régularité des chaines de lettres. Nous avons proposé l'utilisation d'une étape de pré-reconnaissance de chaines de lettres et une étape de reconnaissance de mots basée sur un processus d'activation interactif afin de prendre en compte ces effets. La reconnaissance étant contrainte par les extrémités du mot, les lettres externes sont de ce fait mieux reconnues que les lettres internes. Ainsi, nous pouvons simuler un processus de reconnaissance allant de l'extérieur vers l'intérieur du mot nous avons validé nos méthodes pour une tâche de reconnaissance dé caractères cursifs segmentés et une tâche de reconnaissance de mots cursifs isolés pour lesquelles nous avons obtenu des résultats intéressants.