Reconnaissance De Caractères Arabe Manuscrits Par Réseau De Neurones Convolutifs
2022
Mémoire de Master
Informatique

Université Ahmed Draia - Adrar

Y
Yousfi, Aissa
B
Boussaid, Abdelkarim
M
Mamouni, Elmamoun /

Résumé: Ce présent travail s’inscrit dans le domaine de la reconnaissance de l'écriture manuscrite arabe, ce domaine reste un grand défi et une concurrence entre les chercheurs. L’apprentissage profond est actuellement la technique la plus célèbre dans le domaine de reconnaissance de formes en général. Dans ce travail nous avons construit un système de reconnaissance de caractères Arabe manuscrite basé sur les réseaux de neurones convolutifs. Nous avons fait varier les différents paramètres du réseau pour obtenir des résultats compétitifs avec ceux de la littérature. Les bases de données MNIST et AHCDB ont été utilisé pour évaluer notre système.

Mots-clès:

systèmes intelligents
reconnaissance
écriture
caractères manuscrite
apprentissage
réseaux de neurones convolutifs
التعرف
الكتابة
الحروف المكتوبة بخط اليد
التعلم
الشبكات العصبية التلافيفية
recognition
writing
handwritten characters
learning
convolutional neural networks
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