Table des figures
1.1 Différents Systèmes et Approches de
Reconnaissance 4
1.2 les quartres positions possibles du caractère "
Hha" 8
1.3 Chevauchement et Ligature 9
1.4 Les sept caractères qui ne se relient pas à
leurs successeurs 9
1.5 Influence de la voyellisation sur le sens du mot 9
1.6 Caractères classés par corps commun 10
1.7 Schéma général d'un Système de
Reconnaissance de Caractères 10
1.8 Résultat de certaines opérations de
prétraitement 11
1.9 Segmentation Horizontale [HB02] 13
1.10 Segmentation verticale [HB02] 13
1.11 Segmentation en graphèmes [CBB01] 14
1.12 Approches de Classification 16
2.1 Modèle d'un réseau de neurone de type
perceptron simple 22
2.2 Deux situations pour lesquelles un perceptron simple ne
peut pas discriminer
les classes [Héb99] 23
2.3 Structure d'un perceptron multicouche 24
2.4 Frontière de décision obtenue à
l'aide d'un perceptron multicouche [Gos96] 24
2.5 Fonctionnement général de l'algorithme
génétique 28
2.6 Croisement en 1-point de deux chromosomes 32
2.7 Croisement en 2-points de deux chromosomes 32
2.8 Exemple de mutation 33
3.1 Approche de selection de primitives [YH97] 41
3.2 Structure de la phase d'apprentissage 43
3.3 Aperçu détaillé sur le système
de reconnaissance 44
v
TABLE DES FIGURES
3.4 Modèles utilisés pour numériser une
image dans l'algorithme Stentiford . . . 45
3.5 Processus de segmentation 46
3.6 Processus de
construction des composantes connexes à partir de balayage de
lignes d'image »Ta» 47
3.7 Extraction de vecteurs
de primitives avec des fenêtres glissante: (a) horizontale
et (b) verticale 49
3.8 Exemple de codage d'un vecteur de primitives 51
3.9 Un automate utilisé pour corriger les signes
diacritiques de caractère "Waw" 53
3.10 Détection des espaces dans une ligne 54
4.1 Image de test 58
4.2 Extraction de squelette 58
4.3 Segmentation en ligne 59
4.4 Séparation des mots et détection des signes
diacritiques 59
4.5 Sous-segmentation du caractère"Lam Alef" 60
4.6 Sur-segmentation des caractères " Sad"et " Sin "
60
4.7 Sur-segmentation des caractères isolés 61
4.8 La détection des boucles par l'algorithme Flood-fill
61
4.9 Mesure de la distance acendante et descendante 62
4.10 Larguer du caractère 62
4.11 Courbe représentant l'évaluation du
Fitness dans le cas de probabilité de mu-
tation Pmut= 0.04 et une variation
de probabilité de croisement Pcross . . . .
64
4.12 Courbe représentant l'évaluation du Fitness
dans le cas de probabilité de croi-
sement Pcross = 0.65 et une variation de
probabilité de mutation Pmut . . . . 65
4.13
Comparaison de la convergence du Fitness pour deux populations de
tailles
différentes 66
4.14 Distribution des individus dans l'espace de recherche
67
4.15 Les positions possibles des caractères dans un mot
68
4.16 Apprentissage du réseau perceptron multicouche
70
4.17 Reconaissance du segments du caractère 70
4.18 Image du mot et le mots reconnu 71
4.19 Image de la ligne et la ligne reconnue 72
4.20 Image du texte et texte reconnu 72
4.21 Variation du taux de reconnaissance par caractères
72
B.1 Aperçu sur la base 86
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