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Résumé :
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La reconnaissance d'ecriture manuscrite arabe reste toujours un probleme ouvert. Ceci a cause des difficultes auxquelles sont confrontes les chercheurs et les developpeurs, telles que la variabilite de la forme du style et l'inclinaison de l'ecriture. Compte tenu de la nature cursive et connectee de l'ecriture arabe manuscrite, nous presentons a travers ce travail notre contribution aux recherches sur l'etude de la reconnaissance de l'ecriture manuscrite. La contribution principale de notre travail est la proposition des solutions techniques permettant la realisation d'un systeme de reconnaissance. Pour cela, nous proposons des procedures des pretraitements et de segmentation du mot en des caracteres arabes. Dans ce rapport nous sommes interesses principalement a construire un modele de reseau bayesien dynamique pour la reconnaissance de l'ecriture arabe manuscrite. Ce modele a montre une grande robustesse a la modelisation de l'ecriture cursive. Adapte a la hierarchie du mot arabe bidimensionnel, ce modele est base sur un mariage entre le Modele Markov Cache et le reseau bayesien hierarchique. Cette structure a ete fixee en se basant sur plusieurs parametres."
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