Segmentation automatique pour la reconnaissance numérique des chèques bancaires Algériens
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Mémoire (de fin d'études) de l'année 2009 dans le domaine Informatique - Sécurité des Données, Université Abbes Laghrour de Khenchela (Institut des Sciences et Technologie), langue: Français, résumé: Ce travail, se penché plus spécifiquement à la segmentation des chiffres manuscrits. Aussi, plusieurs méthodes ont été développées qui présentent chacune des avantages est des inconvénients.Dans ce travail, nous proposons une nouvelle démarche de segmentation basée sur la combinaison de plusieurs méthodes de segmentation selon le type de configuration de chaînage entre chif...
Mémoire (de fin d'études) de l'année 2009 dans le domaine Informatique - Sécurité des Données, Université Abbes Laghrour de Khenchela (Institut des Sciences et Technologie), langue: Français, résumé: Ce travail, se penché plus spécifiquement à la segmentation des chiffres manuscrits. Aussi, plusieurs méthodes ont été développées qui présentent chacune des avantages est des inconvénients.
Dans ce travail, nous proposons une nouvelle démarche de segmentation basée sur la combinaison de plusieurs méthodes de segmentation selon le type de configuration de chaînage entre chiffres.
Dans un système de reconnaissance numérique d'un chèque bancaire, la phase la plus importante réside dans la séparation des chiffres les uns des autres. Cette phase appelée segmentation reste cependant délicate à cause du chevauchement et/ou l'accolement de deux chiffres consécutifs. Pour résoudre ce problème, plusieurs méthodes de segmentation ont été développées qui présentent cependant chacune des avantages et des inconvénients.
A l'aide de quelques règles, nous définissons les chemins de segmentation afin de trouver le meilleur chemin de séparation des chiffres. Trois méthodes de segmentation ont été combinées fondées sur l'histogramme de projection, les contours et les points d'interconnexion. Cette démarche a été développée pour être intégrée dans un système de reconnaissance du montant numérique des chèques bancaires algériens.
Ce système est composé de quatre blocs : un bloc de prétraitement pour l'extraction de la zone d'intérêt, un bloc de segmentation, un bloc de normalisation des chiffres et un bloc de classification qui
permet d'affecter le chiffre à une classe prédéfinie. Les performances de notre stratégie ont été évaluées en termes de taux de bonne reconnaissance en utilisant la matrice de confusion.
Dans ce travail, nous proposons une nouvelle démarche de segmentation basée sur la combinaison de plusieurs méthodes de segmentation selon le type de configuration de chaînage entre chiffres.
Dans un système de reconnaissance numérique d'un chèque bancaire, la phase la plus importante réside dans la séparation des chiffres les uns des autres. Cette phase appelée segmentation reste cependant délicate à cause du chevauchement et/ou l'accolement de deux chiffres consécutifs. Pour résoudre ce problème, plusieurs méthodes de segmentation ont été développées qui présentent cependant chacune des avantages et des inconvénients.
A l'aide de quelques règles, nous définissons les chemins de segmentation afin de trouver le meilleur chemin de séparation des chiffres. Trois méthodes de segmentation ont été combinées fondées sur l'histogramme de projection, les contours et les points d'interconnexion. Cette démarche a été développée pour être intégrée dans un système de reconnaissance du montant numérique des chèques bancaires algériens.
Ce système est composé de quatre blocs : un bloc de prétraitement pour l'extraction de la zone d'intérêt, un bloc de segmentation, un bloc de normalisation des chiffres et un bloc de classification qui
permet d'affecter le chiffre à une classe prédéfinie. Les performances de notre stratégie ont été évaluées en termes de taux de bonne reconnaissance en utilisant la matrice de confusion.
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