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| HAL : hal-00448595, version 1 |
| Fiche détaillée |  Récupérer au format |
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| Conférence Internationale Francophone sur le Document et l'écrit, Tunisie (2010) |
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| Comparaison des méthodes probabilistes et évidentielles de fusion de classifieurs pour la reconnaissance de mots manuscrits |
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| Yousri Kessentini 1Thierry Paquet 1 |
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| (2010) |
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| Dans le cadre de la reconnaissance de mots manuscrits, nous proposons de comparer l'efficacité des méthodes probabilistes et évidentielles de combinaison de classifieurs MMC. Les performances obtenues indiquent que dans le cas de bases de données simples, les méthodes probabilistes sont plus efficaces. A l'inverse, sur des bases de données plus difficiles (lexique large, classifieurs individuels peu performants, etc.), la théorie des fonctions de croyance est plus efficace tout en ouvrant de nouvelles perspectives en termes de prise de décisions partielles. |
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| 1 : | Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (LITIS) |
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Institut National des Sciences Appliquées de Rouen – Université du Havre – Université de Rouen : EA4108 |
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| 2 : | Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) |
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CNRS : UMR3192 – Université de Bretagne Occidentale - Brest – Université de Bretagne Sud – Institut Télécom – Télécom Bretagne – Université européenne de Bretagne – Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) |
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| Domaine | : | Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes |
| hal-00448595, version 1 | |
| http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00448595 | |
| oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00448595 | |
| Contributeur : Thomas Burger | |
| Soumis le : Mardi 19 Janvier 2010, 14:22:51 | |
| Dernière modification le : Mardi 19 Janvier 2010, 14:22:51 | |
