Utilisation de modèles markoviens 2D pour la segmentation d'images de documents
Résumé
Nous nous intéressons dans ces travaux à l'analyse d'images par le biais de modèles markoviens génératifs et discriminants : les champs de Markov et les champs aléatoires conditionnels. Pour les champs conditionnels nous présentons une implantation 2D de ces modèles principalement utilisés jusqu'à présent pour l'analyse de données monodimensionnelles. Le modèle que nous proposons repose sur une approche de type combinaison de classifieurs discriminants. Nous illustrons et comparons les capacités de cette approche par rapport aux modèles de Champs de Markov Cachés au travers d'un exemple d'application à l'analyse de la structure de documents manuscrits complexes et dégradés : les manuscrits de Flaubert.