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Enjeux et risques de la dématérialisation des documentsArticle de référence | Réf : H1358 v2
Auteur(s) : Éric ANQUETIL
Date de publication : 10 mai 2010
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Reconnaissance automatique de la paroleCet article fait partie de l’offre
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3.1 Approches pour la reconnaissance de mots manuscrits
Si l'on regarde les problématiques associées à la reconnaissance de l'écriture, la reconnaissance des mots manuscrits est assez naturellement l'étape qui suit celle de la reconnaissance des caractères isolés. Pour aborder la reconnaissance des mots, deux problèmes majeurs viennent s'ajouter :
le couplage entre le processus de segmentation et le processus de reconnaissance ;
l'intégration de connaissances linguistiques de nature lexicale.
L'ensemble des approches développées pour la reconnaissance de mots manuscrits va devoir faire face à ces deux points. C'est pourquoi, elles sont très souvent catégorisées selon les stratégies mises en œuvre pour les surmonter.
Une approche, qui peut sembler naturelle pour aborder la reconnaissance de mots, est d'essayer de reconnaître les lettres qui les composent. On segmente le tracé du mot en lettres, pour ensuite reconnaître chacune de ces lettres (cf. figure 11). Or, avec cette démarche, survient très vite la difficulté de produire a priori la segmentation en lettres du mot sans connaître les lettres qui le composent puisque celui-ci n'est pas encore reconnu. On arrive alors à devoir surmonter le paradoxe de Sayre mettant en évidence l'interdépendance des problématiques de reconnaissance et de segmentation.
Du point de vue de la segmentation, on distingue le plus souvent trois grandes catégories d'approches ...
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(1) - CHOMSKY (N.) - Syntactic Structures. - Mouton (1957).
(2) - RUMELHART (D.E.), McCLELLAND (J.L.) - PDPRG the parallel distributed processing, exploration in the microstructure of cognition. - Foundations, vol. 1, Psychological and Biological Models, vol. 2, MIT Press (1986).
(3) - BOUCHON-MEUNIER (B.) - La logique floue et ses applications. - Addison-Wesley (1995).
(4) - MANNING (C.), SCHÜTZE (H.) - Foundations of statistical natural language processing. - MIT Press, Cambridge, United States (1999).
(5) - NIELS (R.), VUURPIJL (L.) - Dynamic time warping applied to Tamil character recognition. - Vol. 2 (2005).
(6) - ANQUETIL (E.), LORETTE (G.) - On-line handwriting character recognition system based on hierarchical qualitative fuzzy modeling. - In Progress in Handwriting Recognition, World Scientific,...
• Bases d'écriture
– Unipen http://unipen.org/
– IronOff
– Rimes http://rimes.it-sudparis.eu/index.php?pid=1
– Nist http://www.nist.gov/srd/optical.htm
– MNist http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Une autre source pour trouver des bases et benchmark récents et significatifs est de se reporter aux compétitions régulièrement lancées à l'occasion des plus grandes conférences internationales du domaine.
Par exemple ICDAR 2009 http://www.cvc.uab.es/icdar2009/competitions.html...
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