Combinaison de réseaux de neurones à convolution pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne
Résumé
In this paper, we study the techniques and coupling of convolutional neural networks for online isolated handwritten character recognition. Three architectures are investigated, a TDNN that processes online features, a SDNN that relies on the offline bitmaps of the character and an hybrid architecture called SDTDNN coupling the dynamic information and the static one. We produced first some already promising results on these
various architectures. Results on UNIPEN database are reported for the TDNN online recognition system, while the MNIST database has been used for the SDNN offline classifier.
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Dans ce papier, nous étudions différentes techniques et couplages de réseaux de neurones à convolution dédiés à la reconnaissance de caractères manuscrits isolés en-ligne. Nous détaillons plusieurs réseaux à convolution, un TDNN traitant les données en-ligne, un SDNN travaillant sur les données hors-ligne et une architecture hybride appelée SDTDNN couplant les informations dynamiques et statiques. Nous apportons des premiers résultats déjà
prometteurs sur ces différentes architectures. Les bases de tests utilisées sont les bases UNIPEN pour le TDNN et le SDTDNN, la base MNIST pour le SDNN.