La Reconnaissance Des Chiffres Manuscrits Isolés En Utilisant L’apprentissage Profond
2019
Mémoire de Master
Biologie Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Université Larbi Tebessi - Tebessa

G
Guedri, Marouane

Résumé: La reconnaissance des chiffres manuscrits est le premier problème de recherche de la communauté de l'analyse et de la reconnaissance de documents depuis plus de trois décennies. Les sous-problèmes de reconnaissance des chiffres manuscrits comprennent principalement la segmentation, la reconnaissance des caractères isolés et la reconnaissance des chaînes des chiffres et des chiffres isolés. Parmi ces différentes modalités, nous nous intéresserons à la reconnaissance des chiffres manuscrits isolés en utilisant l'apprentissage profond pour connaître le contenu d'une image de la base de données non normalisé CVL basé sur le modèle de « Convolutional Neural Networks- CNNs ».

Mots-clès:

chiffres manuscrits isolés
binarisation
rembourrage (padding)
apprentissage profond
réseau de neurones convolution (cnns)
isolated handwritten digits
binarization
padding
deep learning
convolutional neural network (cnns)
الأرقام المعزولة المكتوبة بخط اليد
الترميز الثنائي
الحشو
التعلم العميق
الشبكات العصبية
الشبكة العصبية التلافيفية (cnns
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