Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes. - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2002

Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes.

Samia Snoussi-Maddouri
  • Function : Author
Abdel Belaïd
  • Function : Author
  • PersonId : 830137
Christophe Choisy
  • Function : Author
  • PersonId : 836386
Hamidi Amiri
  • Function : Author

Abstract

Nous proposons dans cet article un système de reconnaissance de mots manuscrit arabes basé sur les modèles perceptifs d'activation interactive et de vérification, définis par des psychologues. Le système proposé est basé sur un Réseau de Neurones faisant partie des systèmes Transparent (RNT). Il procède par une vision globale des caractéristiques structurelles apparentes durant la première phase de propagation et une vision locale par des Descripteurs de Fourier normalisés en phase de rétro-propagation (DF). L'avantage du système appelé RNT-DF, est qu'il ne nécessite pas d'étape d'apprentissage. Il se réfère à des descriptions standard de l'écriture imprimée aussi bien au niveau global (mot) qu'au niveau de la normalisation locale (lettres). Une évaluation expérimentale des deux visions est effectuée sur une base de données des montants littéraux de chèques et de noms de villes tunisiennes.
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Dates and versions

inria-00107579 , version 1 (19-10-2006)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00107579 , version 1

Cite

Samia Snoussi-Maddouri, Abdel Belaïd, Christophe Choisy, Hamidi Amiri. Modèle perceptif neuronal à vision globale-locale pour la reconnaissance de mots manuscrits arabes.. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED'2002, 2002, Hammamet, Tunisie, 15 p. ⟨inria-00107579⟩
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