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Reconnaissance des caractères arabes imprimés par l'approche neuro-génétique.

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par Marwa AMARA
Ecole nationale des sciences de l'informatique - Master  2010
  

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CHAPITRE 1. LA RECONNAISSANCE OPTIQUE DES CARACTÈRES

1.3.2.1 Segmentation en lignes

Cette étape consiste à détecter les lignes de texte (Figure-1.9). La méthode la plus courante consiste à chercher des intervalles, nuls ou minimaux dans l'histogramme de la projection horizontale de l'image du texte. Cependant, la présence des points diacritiques complique cette tâche car ces intervalles peuvent correspondre à l'espace compris entre les mots et leurs points diacritiques [ERK90]. Ces points peuvent exister au dessus ou au dessous de mots. Une fusion des lignes est aussi possible à cause des hampes et de jambes, dans le cas d'un petit interligne. Pour remédier à ces problèmes, la méthode de séparation des lignes de texte, consiste à localiser la ligne de base (La ligne qui contient le maximum de pixel noir) puis à fusionner toutes les lignes qui se trouvent à proximité de la ligne de base.

FIGURE 1.9 - Segmentation Horizontale [HB02]

1.3.2.2 Segmentation en mots

La méthode la plus utilisée pour la séparation en PAW4 consiste à chercher les intervalles nuls dans l'histogramme de projection verticale de l'image de texte (voir figure-1.10). Cette méthode est adoptée par plusieurs chercheurs [HB02, ERK90]. Elle ne permet pas de séparer des sous-mots ou les caractères se chevauchent. Dans ce cas, la détection du PAW se fait à l'aide d'un parcours de contours de ces derniers et la détection du contour fermé [TS90]. D'autres chercheurs, détectent les PAWs soit par parcours de leurs squelettes [WZG09], soit par étiquetage de leurs composantes connexes.

FIGURE 1.10 - Segmentation verticale [HB02]

4. Peace Of Arabic Word

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"Piètre disciple, qui ne surpasse pas son maitre !"   Léonard de Vinci