Technique basée puzzle/SVM pour l’amélioration de la reconnaissance du texte arabe manuscrit

Abstract

Jusqu'aujourd'hui, la reconnaissance de caractères joue un rôle important dans plusieurs domaines tels que l’authentification de chèques bancaires, l'échange à distance des fichiers informatiques pour les télécommunications et l'authentification et l'identification des manuscrits. Elle permet de convertir une image de texte imprimée ou manuscrit en un texte codé par machine. Nombreuses recherches ont été faites durant les dernières années afin d'améliorer le taux de reconnaissance des systèmes de reconnaissance du texte manuscrit Arabe. Plusieurs systèmes ont essayé d'utiliser divers techniques de post-traitement pour la sélection de mot telles que des techniques de votes et d'information contextuelles, …etc. Dans nos travaux précédents, nous avons proposé une technique basée sur le classificateur SVM pour la reconnaissance du manuscrit Arabe en se basant sur une méthode de segmentation à deux passes horizontale et verticale. Dans ce travail, nous améliorons la technique de segmentation en intégrant une technique multi-scans (N-Scans) qui consiste à remplacer la segmentation en deux passes. En plus, nous ajoutons un algorithme du puzzle qui améliore le taux de reconnaissance surtout pour les caractères ambigus. L'approche est testée sur la base du manuscrit Arabe IFN-ENIT. Elle donne des résultats encourageants et ouvre des perspectives dans le domaine de la reconnaissance du manuscrit Arabe