La reconnaissance et la lecture des chaînes numériques manuscrites est un problème pour lequel un modèle de reconnaissance doit intégrer nécessairement la prise en compte d'un nombre important de variabilités et contraintes dues principalement à la variation de la forme des chiffres de la même classe (variation des styles d'écriture, utilisation d'instruments d'écriture différents, variation d'écriture d'un scripteur à un autre.. etc.) et aux problèmes de segmentation de la chaîne en chiffres isolés (problème de chevauchement, problème des chiffres fragmentés, problème des ligatures…etc.). Dans notre travail, nous avons essayé de développer un système de lecture des chaînes numériques manuscrites. Ce travail est divisé en deux grandes parties : "La réalisation d'un système de reconnaissance des chiffres isolés : Dans ce cas nous proposons une méthode connexionniste hors ligne de reconnaissance des chiffres manuscrits isolés. L'étude est basée sur l'analyse des performances d'un classificateur connexionniste (un perceptron multicouches) alimenté par plusieurs vecteurs d'attributs. Les résultats d'évaluation peuvent contribuer à l'amélioration des systèmes opérationnels. Les techniques utilisées pour extraire les paramètres caractérisant le chiffre sont : les paramètres en barre, les moments centrés des projections horizontale, verticale, et selon les deux diagonales, les sondes verticales, horizontales, hautes et basses, les moments centrés du codage de l'image selon les direction de Freeman, les moments centrés des différents profils et les paramètres de distribution. " L'extension de notre système pour la lecture des chaînes numériques manuscrites en utilisant la projection verticale pour segmenter la chaîne numérique en chiffres isolés et alimenter le système de reconnaissance des chiffres par les différents segments. Dans ce cas nous avons traité les deux cas suivants : a) Dans le premier cas, nous nous intéressons aux chaînes numériques idéales dont les chiffres sont bien séparés (pas de chevauchement entre les chiffres, pas de chiffres liés et pas de chiffres fragmentés) Le nouveau système et après présentation de la chaîne numérique manuscrite, commence par binariser l'image de la chaîne numérique. La projection verticale est utilisée pour la segmentation de la chaîne numérique en chiffres isolés en exploitant l'espace qui se trouve entre les différents segment et chaque chiffre alimentera le système réalisé précédemment (système de reconnaissance des chiffres isolés) et subira les traitements suivants : normalisation, dilatation, extraction des paramètres (nous avons utilisé le vecteur paramètres V6 qui a donné les meilleures performances) et en fin la reconnaissance. b) Dans le deuxième cas, nous avons essayé de traiter le problème des chaînes numériques manuscrites avec des chiffres fragmentés. Le nouveau système et après présentation de la chaîne numérique manuscrite, commence par binariser l'image de la chaîne numérique, ensuite déterminer la projection verticale sur laquelle on applique une procédure d'amélioration pour éviter que les fragments des chiffres fragmentés seront considérés comme des chiffres isolés. La procédure d'amélioration consiste à considérer dans l'image de la projection verticale tout espace supérieure à un seuil bien déterminé (pour notre cas nous avons choisis le seuil =2 pixels) comme une zone de segmentation. Dans le cas contraire (le vide est inférieur au seuil), le vide sera remplacé par des pixels objets et la fragmentation du chiffre est évitée. Les résultats obtenus sont très encourageants et promoteurs, cependant nous prévoyons les possibilités d'évolution suivantes Elargir la base de données en tenant compte d'un plus grand nombre de scripteurs et d'instruments d'écriture Améliorer les performances et les taux de reconnaissance de chaque méthode en faisant un bon choix des paramètres du réseau (architecture du réseau, initialisation des paramètres de pondération, fonction d'activation, pas d'apprentissage)Envisager d'autres méthodes de classification.Utilisation des algorithmes capables de contrôler le taux d'erreur en ajustant le taux de rejet et le taux d'ambiguïtés par l'emploi de seuils appropriés. Utilisation d'autres techniques pour l'extraction des paramètres, basées sur l'image du contour du caractère.Utilisation des techniques de post-traitement pour améliorer la reconnaissance. Utilisation d'autres techniques de segmentation pour remédier le problème de chevauchement..traiter les autres problèmes des chaînes numériques manuscrites (chevauchement des chiffres, chiffres liés, l'inclinaison des chiffres) .