Reconnaissance hybride statistique-structurelle de snogrammes par système d'inférence floue - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2008

Reconnaissance hybride statistique-structurelle de snogrammes par système d'inférence floue

Résumé

Dans ce papier, nous proposons une méthode hybride statistique-structurelle originale pour la reconnaissance en-ligne de caractères chinois. Les caractères sont modélisés par des règles d'inférence floue combinant des informations morphologiques et contextuelles formalisées de façon homogène. Nous avons défini un ensemble de primitives élémentaires correspondant aux tracés qui peuvent intervenir dans l'écriture de caractères dans un style non contraint. Ainsi, chaque tracé analysé peut être classifié en primitive en évitant toute segmentation. Les règles d'inférence sont construites en couplant une information a priori sur les primitives constituant les caractères et une modélisation automatique de leur positionnement relatif au sein des caractères. Le système d'inférence floue agrège ces règles pour prendre la décision de classification. La méthode proposée a été validée par des premières expérimentations atteignant un taux de reconnaissance de 97.5 %.
Fichier principal
Vignette du fichier
paper-13.pdf (3 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Accord explicite pour ce dépôt
Loading...

Dates et versions

hal-00335039 , version 1 (28-10-2008)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00335039 , version 1

Citer

A. Delaye, S. Macé, Eric Anquetil. Reconnaissance hybride statistique-structurelle de snogrammes par système d'inférence floue. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Oct 2008, France. pp.49-54. ⟨hal-00335039⟩
132 Consultations
154 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More