Intégration et modélisation de connaissances linguistiques pour la reconnaissance d'écriture manuscrite en-ligne

Integration and modeling of linguistic knowledge for on-line handwriting recognition

• Auteur / Autrice : Sabine Carbonnel
• Direction : Guy Lorette
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Rennes, INSA

Mots clés

Mots clés contrôlés

Méthodes graphiques

Écriture

Lexicologie

Linguistique

Résumé

La reconnaissance d'ecriture manuscrite est un probleme difficile qui ne peut se reduire a la reconnaissance de formes graphiques : il est primordial d'integrer des connaissances linguistiques pour guider la reconnaissance. Les objectifs de nos travaux sont d'integrer des connaissances lexicales pour ameliorer un systeme de reconnaissance de mots manuscrits en-ligne tout en tenant compte de contraintes (temps de calcul et encombrement memoire) en vue du portage du systeme sur des materiels a capacites reduites. Nous proposons un traitement lexical base sur un modele de langage de n-grammes de caracteres, une modelisation pour reduire l'espace des recherches dans un lexique ainsi qu'une modelisation automatique d'une distance d'edition specifique a l'ecriture. Ces modelisations ameliorent le systeme de reconnaissance sur lequel se basent nos travaux, limitent la duree du traitement lexical et sont de plus facilement adaptables aux evolutions du systeme et au contexte d'utilisation. .

Handwriting recognition is a difficult problem which cannot be reduced to graphic shapes recognition: it is important to integrate linguistic knowledge to guide the recognition. The objectives of our work are to integrate lexical knowledge to improve a recognition system of on-line handwritten words, taking into account constraints of computing time and memory requirement with the intention of integrate the system on devices with limited capacities. We propose a lexical processing based on a language model of characters n-grams, a modeling to reduce the research space in a lexicon as well as an automatic modeling of an edit distance specific to handwriting. These modelings improve the recognition system on which our work is based, limit the duration of the lexical processing and moreover are easily adaptable to the system evolutions and the context of use.