InforLorV4, PascalFrancis, Corpus, bibRecord, 000766

Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes

Identifieur interne : 000766 ( PascalFrancis/Corpus ); précédent : 000765; suivant : 000767

Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes

Auteurs : S. Snoussi Maddouri ; A. Belaïd ; Ch. Choisy ; H. Amiri

Source :

RBID : Pascal:03-0421942

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- Reconnaissance optique caractère, Arabe, Langage, Document manuscrit, Modèle, Réseau neuronal, Perception, Vision, Lecture.

English descriptors

KwdEn :
- Arabic, Language, Manuscript document, Models, Neural network, Optical character recognition, Perception, Reading, Vision.

Abstract

Nous proposons dans cet article un système de reconnaissance de mots manuscrit arabes basé sur les modèles perceptifs d'activation interactive et de vérification, définis par des psychologues. Le système proposé est basé sur un Réseau de Neurones faisant partie des systèmes Transparent (RNT). Il procède par une vision globale des caractéristiques structurelles apparentes durant la première phase de propagation et une vision locale par des Descripteurs de Fourier normalisés en phase de rétro-propagation (DF). L'avantage du système appelé RNT-Df est qu'il ne nécessite pas d'étape d'apprentissage. Il se réfère à des descriptions standard de l'écriture imprimée aussi bien au niveau global (mot) qu'au niveau de la normalisation locale (lettres). Une évaluation expérimentale des deux visions est effectuée sur une base de données des montants littéraux de chèques et de noms de villes tunisiennes.

Notice en format standard (ISO 2709)

Pour connaître la documentation sur le format Inist Standard.

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Format Inist (serveur)

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FT :	Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes
ET :	(Neural perceptual model with global-local vision for Arabic handwritten words recognition)
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AF :	Laboratoire des Systèmes et Traitement du Signal (LSTS), Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis (ENIT), B.P 37/Belvédère 1002/Tunisie (1 aut., 4 aut.); Group READ, LORIA-CNRS Campus scientifique B.P. 239/54506 Vandoeuvre-Lès-Nancy/France (2 aut., 3 aut.)
DT :	Congrès; Niveau analytique
SO :	Colloque international francophone sur l'écrit et le document/2002-10-21/Hammamet TUN; Suisse; Le Chesnay: INRIA; Da. 2002; Pp. 11-20; ISBN 2-7261-1222-6
LA :	Français
FA :	Nous proposons dans cet article un système de reconnaissance de mots manuscrit arabes basé sur les modèles perceptifs d'activation interactive et de vérification, définis par des psychologues. Le système proposé est basé sur un Réseau de Neurones faisant partie des systèmes Transparent (RNT). Il procède par une vision globale des caractéristiques structurelles apparentes durant la première phase de propagation et une vision locale par des Descripteurs de Fourier normalisés en phase de rétro-propagation (DF). L'avantage du système appelé RNT-Df est qu'il ne nécessite pas d'étape d'apprentissage. Il se réfère à des descriptions standard de l'écriture imprimée aussi bien au niveau global (mot) qu'au niveau de la normalisation locale (lettres). Une évaluation expérimentale des deux visions est effectuée sur une base de données des montants littéraux de chèques et de noms de villes tunisiennes.
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Pascal:03-0421942

Le document en format XML

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<AF>Laboratoire des Systèmes et Traitement du Signal (LSTS), Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis (ENIT), B.P 37/Belvédère 1002/Tunisie (1 aut., 4 aut.); Group READ, LORIA-CNRS Campus scientifique B.P. 239/54506 Vandoeuvre-Lès-Nancy/France (2 aut., 3 aut.)</AF>
<DT>Congrès; Niveau analytique</DT>
<SO>Colloque international francophone sur l'écrit et le document/2002-10-21/Hammamet TUN; Suisse; Le Chesnay: INRIA; Da. 2002; Pp. 11-20; ISBN 2-7261-1222-6</SO>
<LA>Français</LA>
<FA>Nous proposons dans cet article un système de reconnaissance de mots manuscrit arabes basé sur les modèles perceptifs d'activation interactive et de vérification, définis par des psychologues. Le système proposé est basé sur un Réseau de Neurones faisant partie des systèmes Transparent (RNT). Il procède par une vision globale des caractéristiques structurelles apparentes durant la première phase de propagation et une vision locale par des Descripteurs de Fourier normalisés en phase de rétro-propagation (DF). L'avantage du système appelé RNT-Df est qu'il ne nécessite pas d'étape d'apprentissage. Il se réfère à des descriptions standard de l'écriture imprimée aussi bien au niveau global (mot) qu'au niveau de la normalisation locale (lettres). Une évaluation expérimentale des deux visions est effectuée sur une base de données des montants littéraux de chèques et de noms de villes tunisiennes.</FA>
<CC>001A01F; 205</CC>
<FD>Reconnaissance optique caractère; Arabe; Langage; Document manuscrit; Modèle; Réseau neuronal; Perception; Vision; Lecture</FD>
<ED>Optical character recognition; Arabic; Language; Manuscript document; Models; Neural network; Perception; Vision; Reading</ED>
<SD>Reconocimento óptico de caracteres; Árabe; Lenguaje; Documento manuscrito; Modelo; Red neuronal; Percepción; Visión; Lectura</SD>
<LO>INIST-Y 34560.354000108545870020</LO>
<ID>03-0421942</ID>
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</inist>
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Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes

Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes

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