Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Sétif 1 - Ferhat Abbas
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
SALIMA, Nebti
Directeur de thèse
Abdallah BOUKERRAM (Maitre de conférence)
Co-directeur
Abdelouahab MOUSSAOUI (Professeur)
Filière
Informatique
Diplôme
Doctorat
Titre
Reconnaissance de Caractères Manuscrits par Intelligence Collective
Mots clés
reconnaissance de caractères manuscrits, l’intelligence en essaim,réseaux de neurones.
Résumé
La problématique générale qui oriente nos travaux de cette thèse s’intéresse aux interactions collectives entre des entités autonomes et à l’émergence au niveau supérieur de l’ensemble d’un système complexe. Cette technique porte sur la manière de diviser un problème entre des entités relativement simples mais capables de s’auto organiser afin d’accomplir d’une façon collective un but commun. Elle s’insère dans la problématique plus vaste de l’Intelligence collective. Cette vision distribuée de problèmes a suscité l’attention croissante des chercheurs pour la qualité de ses applications et ses avantages tels que le parallélisme, la vitesse, flexibilité…etc. L’intelligence en essaim constitue un domaine à part entière de l’intelligence collective. Les travaux décrits dans cette thèse donnent lieu à des applications principalement inspirées des comportements collectifs d’oiseaux et d’abeilles pour la reconnaissance de caractères et plus particulièrement la reconnaissance de chiffres arabes manuscrits et de lettres anglaises. Cette thèse présente ainsi quatre contributions principales à base de deux types de réseaux de neurones à savoir le MLP et le RBF. Dans le cadre de la pensée distribuée, nous avons essayé de centrer nos efforts sur l’application de nouvelles méthodes de l’intelligence en essaim à savoir PSO, l’algorithme des abeilles et l’optimisation par colonies d’abeilles artificielles en leur appliquant en premier lieu en tant que classificateurs statistiques et puis comme optimiseurs de deux types de réseaux de neurones ou encore comme espèces dans un système coopératif co-évolutionnaire. En outre, nous avons employé la combinaison de pluieurs classificateurs afin d’améliorer le taux de reconnaissance. L’intérêt et l’originalité des approches présentées pour la reconnaissance de caractères résident dans l’aspect de la résolution collective ou la coopération de plusieurs réseaux MLP ou RBF en offrant de bien meilleurs résultats que d’autres approches employées dans la littérature. Les approches développées ont été étudiées en montrant leur intérêt en termes du taux de reconnaissance.
Date de soutenance
2013
Cote
TH 973
Pagination
179 P
Format
CD
Statut
Soutenue