Analyse et reconnaissance des caractères par différentes approches
Approches statistiques, structurelles et évolutionnistes
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La reconnaissance des caractères fait l'objet de diverses applications de traitement d'images. En pratique, pour assurer la reconnaissance d'un caractère, ce dernier est sujet d'une étape de prétraitement, ensuite il est décrit par des primitives bien spécifiques, et finalement reconnu suite à la mise en correspondance de son descripteur avec ceux d'une base prédéfinie. L'extraction des primitives pertinentes et discriminantes se montre souvent la phase la plus complexe et critique lors de la conception d'un système de reconnaissance car un mauvais choix des primitives influence nég...
La reconnaissance des caractères fait l'objet de diverses applications de traitement d'images. En pratique, pour assurer la reconnaissance d'un caractère, ce dernier est sujet d'une étape de prétraitement, ensuite il est décrit par des primitives bien spécifiques, et finalement reconnu suite à la mise en correspondance de son descripteur avec ceux d'une base prédéfinie. L'extraction des primitives pertinentes et discriminantes se montre souvent la phase la plus complexe et critique lors de la conception d'un système de reconnaissance car un mauvais choix des primitives influence négativement et nettement sur les résultats de la classification. A cet effet, nous nous sommes intéressés essentiellement à la proposition de deux nouveaux systèmes de reconnaissance basés sur les approches statistiques, structurelles et évolutionnistes (algorithme génétique et stratégie d'évolution).
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