Approche Svm Pour La Reconnaissance De Mots Manuscrits Arabes
2019
Mémoire de Master
Mathématiques

Université Ahmed Draia - Adrar

B
Bouallala, Khadidja
S
Sarhani, Imane
M
Mamouni, El Mamoun /

Résumé: Nous présentons dans ce mémoire une étude expérimentale qui a pour objectif l’évaluation de la méthode SVM pour la reconnaissance des mots arabes manuscrits. Le système proposé utilise une méthode de reconnaissance globale, c'est-à-dire l’image vue comme une entité indivisible sans segmentation des mots en caractères. Afin de développer notre système, une opération de prétraitement est appliquée aux images pour normaliser leurs tailles ainsi que pour l’élimination des espaces blancs. Dans le but d’extraire les primitives qui caractérisent les mots, nous avons utilisé la technique de matrice de distribution (zooning). Afin d’évaluer notre système nous avons créés une base de données contenant 1440 images des noms des wilayas algériennes, ainsi que nous avons utilisé la base IFN/ENIT, les résultats obtenus sont très encourageants.

Mots-clès:

système d’intelligent
reconnaissance
mots arabes manuscrits
machines à vecteurs de support svm
svm multi-classe
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