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Apprentissage incrémental et synthèse de données pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne
Résumé : Dans ce papier, nous proposons une stratégie d'apprentissage incrémental d'un système de reconnaissance de caractères manuscrits. Cette stratégie est en-ligne et rapide, dans le sens où toute nouvelle classe de caractères peut être apprise par le système à partir de très peu d'exemples de caractères. La stratégie proposée vise à surmonter le problème du manque de données d'apprentissage lors de l'introduction d'une nouvelle classe de caractères. La synthèse de caractères manuscrits est utilisée à cette fin. Les résultats ont montré qu'un bon taux de reconnaissance (environ 90%) est atteint en utilisant seulement 3 exemples d'apprentissage. De plus, ce taux augmente rapidement pour atteindre 96% pour 10 exemples, et 97% pour 30. Une réduction d'erreur de 45% est obtenue en utilisant la synthèse de caractères par rapport à une stratégie sans synthèse.
Cited literature [8 references]
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00335040
Contributor : Sébastien Adam Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Tuesday, October 28, 2008 - 12:06:10 PM
Last modification on : Thursday, January 7, 2021 - 4:34:09 PM
Long-term archiving on: : Monday, June 7, 2010 - 10:22:21 PM
Contributor : Sébastien Adam Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Tuesday, October 28, 2008 - 12:06:10 PM
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File
paper-14.pdf
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