InforLorV4, Main, Exploration, bibRecord, 003B45

Reconnaissance de l'écriture manuscrite arabe et latine par des modèles de Markov cachés multi-Flux

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Reconnaissance de l'écriture manuscrite arabe et latine par des modèles de Markov cachés multi-Flux

Auteurs : Yousri Kessentini [France, Tunisie] ; Thierry Paquet [France] ; Abdelmajid Ben Hamadou [Tunisie]

Source :

TS. Traitement du signal [ 0765-0019 ] ; 2009.

RBID : Pascal:10-0301313

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- Reconnaissance écriture, Evaluation performance, Modèle Markov variable cachée, Segmentation, Reconnaissance forme, Approche probabiliste, Reconnaissance caractère manuscrit, Alphabet latin, Alphabet arabe, Approche multi-flux, Combinaison d'informations.

English descriptors

KwdEn :
- Arabic alphabet, Handwriting recognition, Handwritten character recognition, Hidden Markov models, Information combining, Latin alphabet, Multi-stream approach, Pattern recognition, Performance evaluation, Probabilistic approach, Segmentation.

Abstract

Dans cet article nous proposons une approche de reconnaissance de l'écriture manuscrite. L'objectif étant de proposer un système indépendant de la nature du script, nous procédons alors sans segmentation. Des caractéristiques bas niveaux, basées sur les directions des contours et les densités de pixels, sont combinées à travers une approche multi-flux. Nous évaluons l'apport de l'approche multi-flux ainsi proposée et nous la comparons aux approches classiques de combinaison par fusion de représentations et par fusion de décisions. Pour valider l'approche proposée nous avons effectué des expérimentations sur deux bases de données de référence, la base de mots arabes IFN/ENIT et la base IRONOFF de mots latins. Les résultats montrent que le système proposé donne de bons résultats comparables aux meilleurs approches rapportées dans la litérature, aussi bien sur le Latin que sur l'Arabe.

Affiliations:

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