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Revue d'Intelligence Artificielle

0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 18/3 - 2004  - pp.367-381  - doi:10.3166/ria.18.367-381
TITRE
Techniques de coopération pour la reconnaissance d'écriture en contexte

RÉSUMÉ
La reconnaissance automatique de textes saisis à l'aide d'une tablette à digitaliser ouvre la voie à une nouvelle génération d'ordinateurs « nomades », dépourvus de clavier comme de souris et dialoguant avec l'utilisateur à l'aide d'un outil que ce dernier maîtrise depuis son plus jeune âge : le stylo. Le problème s'avérant trop complexe pour être traité dans sa globalité, il semble naturel de le décomposer en plusieurs sous-problèmes de moindre complexité qui seront traités par autant d'experts, puis de trouver les stratégies de coopération optimales entre ces derniers afin d'améliorer la robustesse du système. Dans cet article nous étudions différents moyens de coopération entre un analyseur de contexte, et deux expertclassifieurs traitant les données de manières différentes. Les résultats obtenus sur une base de données de 7 000 lettres et 12 scripteurs sont encourageants puisqu'ils permettent une amélioration globale des performances de 20 %, portant le taux de reconnaissance global à 84,2 % en lettres et 64 % en mots.


ABSTRACT
The automatic recognition of acquired texts by a digitalizing tablet, opens the door to a new generation of computers, keyboardless and mouseless, that communicate with the user through an instrument that he is used to control since his youth: the pen. This task is too hard to be completed as a whole, and needs to be divided in several subtasks of less complexity, each one being treated by an expert. The next step is to find the strategies of optimal cooperation between the experts in order to improve the accuracy of the system. In this work, we studied various methods of cooperation between a context analyzer and two classifier-experts that process the data in two different ways. The experimental results on a database of 7000 letters and 12 writers are promising because they allowed a global improvement of efficiencies of 20 %, leading to the general recognition rates of 84.2 % for letters and 64 % for words.


AUTEUR(S)
Loïc OUDOT, Lionel PREVOST

MOTS-CLÉS
écriture dynamique scripte, reconnaissance de caractères, fusion d'informations.

KEYWORDS
dynamic hand-printed writing, character recognition, information fusion.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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