Thèse soutenue

Etude des mécanismes d'adaptation et de rejet pour l'optimisation de classifieurs : Application à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en-ligne

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Harold Mouchère
Direction : Guy Lorette
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Rennes, INSA

Mots clés

FR

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

L’objectif est d’améliorer dans un contexte de ressources limitées les performances des systèmes de reconnaissance de caractères en ligne en étudiant les mécanismes de rejet et d’adaptation. Le rejet permet de décider si la réponse du classifieur est pertinente ou non. Nous définissons une option générique de rejet utilisant la notion de fonctions de confiance et un algorithme générique d’apprentissage nommé AMTL. Nous démontrons les capacités de généralisation de notre approche en la comparant avec les solutions plus classiques. Le principe de l’adaptation, est de spécialiser à la volée un système omni-scripteur en un système mono-scripteur. Nous proposons une approche nommée ADAPT pour adapter les systèmes d’inférence floue en déplaçant, déformant et créant leurs prototypes. Pour accélérer l’adaptation, nous synthétisons de nouveaux caractères à partir de ceux disponibles. Nous validons nos approches dans des conditions expérimentales idéales puis en conditions réelles.