Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes.

Samia Snoussi-Maddouri Abdel Belaïd 1 Christophe Choisy 1 Hamidi Amiri
1 READ - READ
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous proposons dans cet article un système de reconnaissance de mots manuscrit arabes basé sur les modèles perceptifs d'activation interactive et de vérification, définis par des psychologues. Le système proposé est basé sur un Réseau de Neurones faisant partie des systèmes Transparent (RNT). Il procède par une vision globale des caractéristiques structurelles apparentes durant la première phase de propagation et une vision locale par des Descripteurs de Fourier normalisés en phase de rétro-propagation (DF). L'avantage du système appelé RNT-DF, est qu'il ne nécessite pas d'étape d'apprentissage. Il se réfère à des descriptions standard de l'écriture imprimée aussi bien au niveau global (mot) qu'au niveau de la normalisation locale (lettres). Une évaluation expérimentale des deux visions est effectuée sur une base de données des montants littéraux de chèques et de noms de villes tunisiennes.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata

Cited literature [8 references]  Display  Hide  Download

https://hal.inria.fr/inria-00107579
Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Thursday, October 19, 2006 - 9:02:02 AM
Last modification on : Friday, February 26, 2021 - 3:28:06 PM
Long-term archiving on: : Wednesday, March 29, 2017 - 12:54:26 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00107579, version 1

Collections

Citation

Samia Snoussi-Maddouri, Abdel Belaïd, Christophe Choisy, Hamidi Amiri. Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes.. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED'2002, 2002, Hammamet, Tunisie, 15 p. ⟨inria-00107579⟩

Share

Metrics

Record views

341

Files downloads

190