Reconnaissance en-ligne de lettres manuscrites cursives par chaînes de Markov cachées

Eric Anquetil 1 Guy Lorette 2
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2 IMADOC - Interprétation et Reconnaissance d’Images et de Documents
UR1 - Université de Rennes 1, INSA Rennes - Institut National des Sciences Appliquées - Rennes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6074
Résumé : Cet article présente un système de reconnaissance en ligne de lettres cursives isolées qui s'appuie sur une modélisation structurée et logique des lettres (amorce, corps, ligature,...) par l'intermédiaire de modèles de Markov cachés. Après différents prétraitements spécifiques, on opère une segmentation dynamique des lettres en primitives locales représentatives de la trajectoire de la pointe du stylet (aspect gestuel), associées à des primitives de nature plus globale représentatives de la géométrie du tracé (aspect visuel). Une phase d'apprentissage est ensuite réalisée sur chaque modèle associé à chaque type de lettre. Lors de la reconnaissance, le système va estimer les probabilités de génération de la lettre à reconnaître pour chaque modèle. On effectue ainsi une classification basée sur un critère de ressemblance.
Type de document :
Article dans une revue
Traitement du Signal, Lavoisier, 1995, 12 (6), pp.8
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-01347197
Contributeur : Eric Anquetil <>
Soumis le : mercredi 20 juillet 2016 - 15:34:32
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:19

Identifiants

  • HAL Id : hal-01347197, version 1

Citation

Eric Anquetil, Guy Lorette. Reconnaissance en-ligne de lettres manuscrites cursives par chaînes de Markov cachées. Traitement du Signal, Lavoisier, 1995, 12 (6), pp.8. 〈hal-01347197〉

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