Comparaison des méthodes probabilistes et évidentielles de fusion de classifieurs pour la reconnaissance de mots manuscrits
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Auteurs : Yousri Kessentini [France] ; Thierry Paquet [France] ; Thomas Burger [France]Source :
Abstract
Dans le cadre de la reconnaissance de mots manuscrits, nous proposons de comparer l'efficacité des méthodes probabilistes et évidentielles de combinaison de classifieurs MMC. Les performances obtenues indiquent que dans le cas de bases de données simples, les méthodes probabilistes sont plus efficaces. A l'inverse, sur des bases de données plus difficiles (lexique large, classifieurs individuels peu performants, etc.), la théorie des fonctions de croyance est plus efficace tout en ouvrant de nouvelles perspectives en termes de prise de décisions partielles.
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- France
- Haute-Normandie, Région Bretagne, Région Normandie
- Brest, Le Havre, Lorient, Rouen
- Université de Bretagne Occidentale, Université de Bretagne-Sud, Université de Rouen, Université du Havre, Université européenne de Bretagne
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<li>Université européenne de Bretagne</li>
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<tree><country name="France"><region name="Région Normandie"><name sortKey="Kessentini, Yousri" sort="Kessentini, Yousri" uniqKey="Kessentini Y" first="Yousri" last="Kessentini">Yousri Kessentini</name>
</region>
<name sortKey="Burger, Thomas" sort="Burger, Thomas" uniqKey="Burger T" first="Thomas" last="Burger">Thomas Burger</name>
<name sortKey="Paquet, Thierry" sort="Paquet, Thierry" uniqKey="Paquet T" first="Thierry" last="Paquet">Thierry Paquet</name>
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Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
EXPLOR_STEP=$WICRI_ROOT/Wicri/France/explor/LeHavreV1/Data/France/Analysis
HfdSelect -h $EXPLOR_STEP/biblio.hfd -nk 000765 | SxmlIndent | more
Ou
HfdSelect -h $EXPLOR_AREA/Data/France/Analysis/biblio.hfd -nk 000765 | SxmlIndent | more
Pour mettre un lien sur cette page dans le réseau Wicri
{{Explor lien |wiki= Wicri/France |area= LeHavreV1 |flux= France |étape= Analysis |type= RBID |clé= Hal:hal-00448595 |texte= Comparaison des méthodes probabilistes et évidentielles de fusion de classifieurs pour la reconnaissance de mots manuscrits }}
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