Synthèse
Volume 4, Numéro 1, Pages 5-11
1999-06-30
Auteurs : Souici L. . Sari T. . Zemirli Z. . Sellami M .
Dans ce papier, nous présentons un système connexionniste omni-scripteur et hors-ligne pour fa reconnaissance de caractères arabes manuscrits. La reconnaissance de l'écriture arabe, pose, en plus des problèmes communs aux autres langues (disposition spatiale du texte, taille du vocabulaire et contraintes morphologiques dues aux variations propres au scripteur), d'autres problèmes spécifiques tels que la diversité des formes possibles d'une lettre d'après sa position dans un mot : [ألق قلب لقب قبل] La ressemblance entre certains caractères qui ne différent que par I 'existence et l'emplacement d'une partie secondaire par rapport a la partie primaire.. [ب ت ث] La méthode retenue au départ [SOU 96J adopte une approche intermédiaire entre les approches classiques basées sur. L’extraction de paramètres et les méthodes neuronales pures, et ce, en utilisant un réseau neuronal (Perceptron Multicouche) alimente par des caractéristiques (métriques, statiques et structurelles) extraites a partir des images des caractères scannerisés. Le prototype conçu a été développé en exploitant l'environnement Neuroshell, Neuro- Windows (Ward Systems Group, Inc).
Reconnaissance de caractères arabes manuscrits, Réseaux neuronaux, Apprentissage, Détection de ligatures, Analyse morpho-lexicale.
Ouchtati S
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Ramdani M
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Bedda M
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pages 99-105.
Snoussi Maddouri Samia
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Amiri Hamid
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pages 250-259.
Bedda Mouldi
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Ramdani Messaoud
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Doghmane Nourredlne
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pages 7-11.
Krouchi Ghizlaine
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Djebbar Bachir
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pages 106-111.
Sehad A.
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Oudjoudi L
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Mezai L.
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Sekkai L.
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ص 38-48.