Utilisation de champs de Markov en approches globale et analytique pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite

Résumé : Cette recherche porte sur la reconnaissance de l'Écriture manuscrite non contrainte. Elle soulève de nombreux problèmes en raison de la variabilité de l'écriture, accentuée par l'aspect omniscripteur et la pauvre qualité des images utilisées. Deux approches s'opposent en reconnaissance de mots : la première a une vision globale du mot; dispo­sant de beaucoup d'information; elle est robuste aux variations, mais cet aspect généraliste la limite à des vocabulaires distincts et réduits. La seconde permet de s'affranchir de ces limites mais nécessite une inter­prétation locale et une segmentation correcte du mot. Nos approches se proposent de tirer avantage des deux méthodes, réduisant la complexité de la méthode globale en l'appliquant sur des entités plus petites (lettres); l'approche analytique détermine les meilleures frontières entre les lettres, évitant ainsi une segmentation préalable.