Conclusion
Ce chapitre nous a permis d'avoir un aperçu
général sur les réseaux de neurones. Notre étude
s'est intéressée principalement aux réseaux de neurones de
type PMC. Nous avons décrit leur architecture et leur algorithme
d'apprentissage. De même, ce chapitre nous a permis d'avoir une vue
générale sur les concepts des AGs. Nous pouvons conclure que les
AGs peuvent résoudre des problèmes assez complexes grâce
aux opérateurs de reproduction. Les AGs sont des procédures
robustes pour résoudre un problème d'optimisation pour la
sélection des primitives. Dans la dernière partie de ce chapitre,
nous avons illustré quelques hybridations entre les PMCs et les AGs dans
le domaine d'OCR.
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CHAPITRE 2. FONDEMENTS THÉORIQUES
L'objectif de notre projet est de minimiser les entrées
du réseau de neurone tout en améliorant la performance du
système de reconnaissance. Pour se faire, nous utilisons les
éléments da la théorie de l'optimisation basée sur
les principes de la sélection naturelle qui donne, d'après la
littérature, de meilleurs résultats dans la sélection des
primitives. En ce sens, les chapitres suivants seront consacrés à
la présentation des étapes de notre système de
reconnaissance des caractères arabes en utilisant une hybridation
neuro-génétique.
Chapitre3
Contributions à la reconnaissance Des
caractères arabes imprimés
N
OUS désignons par une approche "hybride" un
modèle faisant coopérer un ou plusieurs réseaux de
neurones et un algorithme génétique. L'avantage de ce type de
modèle par rapport à l'usage d'un réseau de neurones pur
est qu'il améliore le taux de reconnaissance de système.
Nous consacrons ce chapitre à la description de notre
approche. Dans un premier temps, nous présentons le problème
à résoudre, nous justifions le choix de l'approche et nous
donnons un aperçu sur le système de reconnaissance que nous avons
développé. Dans un deuxième temps, nous présentons
les opérations de prétraitement effectués sur l'image du
texte. Ensuite, nous décrivons la phase de segmentation du document.
Puis, nous expliquons la méthodologie adoptée pour la
sélection des primitives par les algorithmes génétiques.
Enfin nous détaillons le processus de reconnaissance.
3.1 Position du problème
Le but de notre travail est de déterminer la
méthodologie la plus appropriée pour résoudre le
problème de sélection des primitives dans un système de
reconnaissance des caractères arabes imprimés multifontes.
Malgré les nombreux travaux menés sur la reconnaissance de
l'écriture arabe imprimée, plusieurs problèmes existent
encore. Ces problèmes concernent plusieurs aspects. La diversité
de l'alphabet arabe ainsi que les caractéristiques compliquées
des caractères (boucle, contour similaire,..) rend la méthode de
sélection des primitives la plus appropriée difficile. De plus,
les primitives extraites peuvent être pertinentes pour certains
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