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Conference papers

Reconnaissance hybride statistique-structurelle de snogrammes par système d'inférence floue

A. Delaye 1 S. Macé 1 Eric Anquetil 1
1 IMADOC - Interprétation et Reconnaissance d’Images et de Documents
UR1 - Université de Rennes 1, INSA Rennes - Institut National des Sciences Appliquées - Rennes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6074
Résumé : Dans ce papier, nous proposons une méthode hybride statistique-structurelle originale pour la reconnaissance en-ligne de caractères chinois. Les caractères sont modélisés par des règles d'inférence floue combinant des informations morphologiques et contextuelles formalisées de façon homogène. Nous avons défini un ensemble de primitives élémentaires correspondant aux tracés qui peuvent intervenir dans l'écriture de caractères dans un style non contraint. Ainsi, chaque tracé analysé peut être classifié en primitive en évitant toute segmentation. Les règles d'inférence sont construites en couplant une information a priori sur les primitives constituant les caractères et une modélisation automatique de leur positionnement relatif au sein des caractères. Le système d'inférence floue agrège ces règles pour prendre la décision de classification. La méthode proposée a été validée par des premières expérimentations atteignant un taux de reconnaissance de 97.5 %.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00335039
Contributor : Sébastien Adam <>
Submitted on : Tuesday, October 28, 2008 - 12:06:09 PM
Last modification on : Thursday, March 5, 2020 - 1:56:29 PM
Document(s) archivé(s) le : Monday, June 7, 2010 - 10:22:17 PM

File

paper-13.pdf
Explicit agreement for this submission

Identifiers

  • HAL Id : hal-00335039, version 1

Citation

A. Delaye, S. Macé, Eric Anquetil. Reconnaissance hybride statistique-structurelle de snogrammes par système d'inférence floue. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Oct 2008, France. pp.49-54. ⟨hal-00335039⟩

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