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
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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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED'2002, 2002, Hammamet, Tunisie, 15 p, 2002
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Soumis le : jeudi 19 octobre 2006 - 09:02:02
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:59
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 12:54:26

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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, 2002. 〈inria-00107579〉

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