Etablissement Université de Annaba - Badji Mokhtar Affiliation Département d’Informatique Auteur MEHENNAOUI, Zahra Directeur de thèse Sellami

Business Listing - March 31, 2020

Etablissement Université de Annaba - Badji Mokhtar Affiliation Département d’Informatique Auteur MEHENNAOUI, Zahra Directeur de thèse Sellami

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université de Annaba - Badji Mokhtar Affiliation Département d’Informatique Auteur MEHENNAOUI, Zahra Directeur de thèse Sellami Mokhtar (Professeur) Filière Informatique Diplôme Magister Titre Reconnaissance de l’ecriture arabe manuscrite a base des machines a vecteurs de support . Mots clés reconnaissance de l’écriture arabe manuscrite; Apprentissage statistique Machines à vecteurs de support; SVM; fonction noyau. Résumé La reconnaissance de l’écriture, et particulièrement l’écriture manuscrite reste un défid’actualité. Différentes techniques de reconnaissance de formes ont été utilisées pour larésolution de ce condonnédesrésultatsremarquables.Malheureusement, les techniques classiques se basent sur le principe de minimisation durisque empirique et souffrent des problèmes de sur-apprentissage et du grand nombre deparamètres à fixer par l’utilisateur. Pour tenter de résoudre ces problèmes, une nouvelledirection dans le domaine de l’apprentissage statistique a émergé de la théorie de Vapnik etles machines à vecteurs de support et leurs applications dans le domaine de lareconnaissance des formes.Le travail présenté dans ce mémoire s’intègre dans le cadre général de la reconnaissanceautomatique de l’écriture arabe manuscrite, et répond à la nécessité d’expérimenter unenouvelle méthode d’apprentissage : les machines à vecteurs de support (SVM : Support Vectors Machines), appliqué à la reconnaissance des caractères arabes manuscrits.Avant déciderlclassed’appartenance ucaractèreentrée,ilestnécessaired’effectueruncertainnombrtraitements:binarisation,lissage, normalisation etextraction de contour. Afin de caractériser nos images de caractères arabes, nous avons opté pour une combinaison entre des caractéristiques statistiques provenant de la distribution des pixels, et des caractéristiques structurelles basées sur les motifs géométriques de l’alphabet arabe. Le système proposé combine, selon le schéma un contre tous, plusieurs SVM, spécialisés, chacun, dans la séparation d’une classe des classes restantes. Date de soutenance 2006. Cote 004 M E H. Pagination 131 f. Illusatration Fig. Format 30 cm. Statut Soutenue

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