Reconnaissance de mots manuscrits arabe par les modéles de markov cachés et les réseaux de neurones

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Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de la reconnaissance de l'écriture manuscrite dite hors ligne. Celle-ci consiste à déchiffrer des mots cursifs présents dans une image. fi n'existe pas encore de solution satisfaisante à ce problème si sa résolution est envisagée de telle manière qu'elle soit valable pour toute sorte de documents. Néanmoins, lorsque ceux-ci sont d'un type précis comme un chèque ou un formulaire, le contexte permet de façonner des contraintes ou des restrictions qui limitent la recherche et autorisent des solutions performantes. fi est plus facile de reconnaître un mot si celui-ci est censé être un nombre dans le cas d'un chèque ou un prénom dans le cas d'un formulaire. Plus généralement, le problème abordé par ces travaux est la reconpaissance de mots cursifs appartenant à un vocabulaire donné.Le schéma principal des systèmes de reconnaissance de mots cursifs s'articule autour de deux étapes. fi est tout d'abord nécessaire de prétraiter l'image originale du document de manière à en extraire le mot à reconnaître puis à le segmenter en lettres ou morceaux de lettres appelés graphèmes. Ce résultat est ensuite traité à l'aide de modèles mathématiques qui analysent la forme de chaque graphème et leur séquence. Cette étape probabiliste intègre le plus souvent des modèles de Markov cachés et constitué la reconnaissance proprement dite.