Reconnaissance des Mots Manuscrits Arabes par Combinaison d'une Approche Globale et une Approche Analytique
Résumé
Dans cet article nous proposons une approche combinée pour la reconnaissance hors-ligne des mots manuscrits arabes dans un vocabulaire limité. Cette approche est basée sur une combinaison séquentielle d'une approche globale avec une approche analytique. L'approche globale (utilisée afin de filtrer les entrées du lexique) modélise chaque mot par un HMM (Hidden Markov Model) discret de durée d'état explicite en utilisant des primitives globales telles que les jambages, les hampes, etc. L'approche locale (utilisée pour sélectionner le bon mot parmi ceux générés par l'approche globale) consiste à segmenter le mot en graphèmes, modélise à son tour chaque forme de caractère arabe par un HMM discret dans lequel les observations sont associées aux transitions, et associe à chaque mot du lexique un HMM par concaténation des modèles élémentaires de ses lettres. Les résultats expérimentaux obtenus ont montré que l'approche proposée présente des aptitudes intéressantes permettant ainsi sa portabilité à la reconnaissance des mots arabes manuscrits dans un vocabulaire de taille importante.