Apprentissage incrémental et synthèse de données pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne

A. Almaksour 1 Harold Mouchère 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 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Antoine Tabbone et Thierry Paquet. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Oct 2008, France. Groupe de Recherche en Communication Ecrite, pp.55-60, 2008
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : mardi 28 octobre 2008 - 12:06:10
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 15:46:29
Document(s) archivé(s) le : lundi 7 juin 2010 - 22:22:21

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Citation

A. Almaksour, Harold Mouchère, Eric Anquetil. Apprentissage incrémental et synthèse de données pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne. Antoine Tabbone et Thierry Paquet. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Oct 2008, France. Groupe de Recherche en Communication Ecrite, pp.55-60, 2008. 〈hal-00335040〉

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