Proposition d'un modèle de réseau bayésien dynamique appliqué à la reconnaissance de mots arabes manuscrits
Identifieur interne : 001B77 ( Main/Merge ); précédent : 001B76; suivant : 001B78Proposition d'un modèle de réseau bayésien dynamique appliqué à la reconnaissance de mots arabes manuscrits
Auteurs : Nabil Ghanmi [France] ; Mohamed Ali Mahjoub [Tunisie] ; Jayech Khlifia [Tunisie] ; Najoua Essoukri Ben Amara [Tunisie]Source :
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Abstract
L'objectif de ce travail est de présenter une approche pour la reconnaissance de l'écriture arabe. Notre approche consiste à construire un modèle bidimensionnel en couplant deux chaines de Markov cacahés (MMCs) à l'aide de réseaux bayésiens dynamiques (RBD). Chaque chaine de Markov étant associée à un flux d'information (horizontal ou vertical) obtenu en balayant l'image du mot suivant une direction donnée(horizontale ou verticale). Ainsi le modèle de couplage proposé permet de prendre en considération conjointement les deux flus d'informations: celui des colonnes de pixels et celui des lignes de pixels.
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Notre approche consiste à construire un modèle bidimensionnel en couplant deux chaines de Markov cacahés (MMCs) à l'aide de réseaux bayésiens dynamiques (RBD). Chaque chaine de Markov étant associée à un flux d'information (horizontal ou vertical) obtenu en balayant l'image du mot suivant une direction donnée(horizontale ou verticale). Ainsi le modèle de couplage proposé permet de prendre en considération conjointement les deux flus d'informations: celui des colonnes de pixels et celui des lignes de pixels.</div></front></TEI></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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