Off-Line Handwritten Word Recognition Using Multi-Stream Hidden Markov Models
Modèles de Markov multi-flux pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite multi-scripts
Résumé
This PhD thesis is meant to be applied to multi-script handwritten word
recognition. The proposed system is script independent. It proceeds without
explicit segmentation of handwriting into graphemes and makes use of low
level feature sets irrespective of the scripts. Features are then combined according
to the multi-stream paradigm. Other track has been explored in this
PhD thesis exploiting the Dempster-Shafer theory to propose a new combination
rules in the multi-stream HMM. The developed system has been
tested on publicly available databases : the benchmark database IFN/ENIT
(Arabic script), IRONOFF and RIMES databases (Latin script). For both
scripts the results show significant improvement while using a multi-stream
approach.
Les travaux présentés dans cette thèse concernent le développement et l'évaluation d'un système de reconnaissance de l'écriture manuscrite multi-scripts. L'objectif est de proposer un système de reconnaissance opérant indépendamment de la nature du script. Pour cela l'approche proposée est sans segmentation explicite, ceci afin de ne pas introduire une technique de conditionnement de l'information dépendant du type d'écriture analysée. Des caractéristiques bas niveaux sont combinées à travers une approche multi-flux permettant de combiner d'une manière asynchrone, différentes sources d'information à travers des modèles de Markov coopératifs. Des extensions des règles de combinaison sont envisagées dans le cadre de la théorie des fonctions de croyances transférables. L'évaluation du système de reconnaissance proposé est menée sur différentes bases de données de référence correspondant aux deux scripts Arabe (IFN-ENIT) et Latin (IRONOFF et RIMES). Les résultats montrent que le système proposé donne de bons résultats aussi bien sur le Latin que sur l'Arabe comparables à ceux des meilleurs systèmes présentés dans la littérature.\\
\textbf{Mots-clés:} Reconnaissance de l'écriture manuscrite, mutli-scripts, combinaison de l'information, Modèles de Markov Cachés multi-flux, fonction de croyance, théorie de Dempster-Shafer.
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