Reconnaissance d es Formes - Intelligence Artificielle (RF - IA

Abstract

Le travail se situe dans le domaine de la reconnaissance de caractères arabe sisolés en ligne,et l amotivation principale dans ce domaine est d‟étudier le manuscrit arabe via à vis la technologie en ligne. Notre système est un système Markovien que l‟on peut voir comme un Rése au Bayésien Dynamique (Dynamic Bayesian Network DBN). Un des intérêts majeurs de ces systèmes réside dans l‟apprentissage complet des modèles (topologie et par amètres) à partir de données d‟apprentissage. L‟approche est basée sur le formalisme des réseaux bayésiens dynamiques. La théorie des DBNs est une généralisation des réseaux Bayésiens aux processus dynamiques. Parmi nos objectifs revient à trouver les me illeures paramètres qui représente nt les liens (dépendances) entres les variables d‟un réseau bayésien dynamique. Dans des applications en reconnaissance des formes, on procède généralement à la fixation de la structure qui oblige d‟admettre quelques hypot hèses fortes (par exemple l‟indépendance entre certaines variables). L‟application a porté sur la reconnaissance en ligne de caractères arabes isolés en utilisant notre base de données de laboratoire NOUN . Un testeur neuro - génétique a été proposé comme am élioration externe du DBN. Les scor es pour DBN et DBN hybridé sont respectivement 66.78% et 73,47% ce qui laisse présager leur exploitation ultérieure ; d‟autres approches d‟amélioration tenant compte du temps ont été considérées et implémenté e s jusqu‟à ob te ntion d‟un taux important 94,79% à base de reconnaissance