Download or read book Reconnaissance de caracteres manuscrits a l aide d un reseau de neurones written by José Ignacio Moreno and published by . This book was released on 1990 with total page 106 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book La reconnaissance de caract res manuscrits par r seau neuronal fonctions radiales de base munies d tats microforme written by Pierre-Louis Constantin and published by National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada. This book was released on 1997 with total page 184 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS PAR COMBINAISON DE MODELES CONNEXIONNISTES written by Bertrand Lamy and published by . This book was released on 1995 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS EST UN DOMAINE TRES ACTIF DE LA RECHERCHE EN INFORMATIQUE: LA VARIABILITE DE L'ECRITURE MANUSCRITE PERMET EN EFFET DE CONFRONTER LES ALGORITHMES DE CLASSIFICATION ET D'APPRENTISSAGE A DES PROBLEMES DIFFICILES ET REALISTES. LES RESEAUX DE NEURONES ONT MONTRE DES RESULTATS REMARQUABLES DANS CE DOMAINE, MAIS LA NECESSITE DE PERFORMANCES ELEVEES DANS LES APPLICATIONS REELLES POUSSE LA RECHERCHE VERS DES MODELES CONNEXIONNISTES DE PLUS EN PLUS COMPLEXES. CETTE THESE PROPOSE DES ALTERNATIVES POSSIBLES DANS LA CONCEPTION DE SYSTEMES DE CLASSIFICATION AUTOMATIQUE. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS MONTRONS QUE L'UTILISATION DE MODELES PLUS SIMPLES, BIEN QU'ELLE NE PERMETTE PAS D'ATTEINDRE DES PERFORMANCES COMPARABLES A CELLES DES MEILLEURS SYSTEMES ACTUELS, OFFRE CEPENDANT UN PREMIER COMPROMIS ENTRE PERFORMANCE ET RAPIDITE DE CALCUL. NOUS PRESENTONS ENSUITE UNE ETUDE DETAILLEE D'UNE APPROCHE RECEMMENT UTILISEE EN CLASSIFICATION: LA COMBINAISON DE MODELES. NOUS MONTRONS QUE L'INDEPENDANCE DES MODELES IMPLIQUES DANS UN TEL SCHEMA EST UNE CONDITION NECESSAIRE A L'AMELIORATION DES PERFORMANCES. EN PARTICULIER, SUR LE PROBLEME DE LA RECONNAISSANCE DES CARACTERES, NOUS MONTRONS QUE DANS LE CAS DE RESEAUX IDENTIQUES, A POIDS INITIAUX DIFFERENTS, L'INDEPENDANCE N'EST PAS SYSTEMATIQUE: LE GAIN EN COMBINAISON PEUT ETRE NUL. POUR CLARIFIER LA NECESSITE D'INDEPENDANCE, NOUS MONTRONS QUE LA COMBINAISON DE DEUX SYSTEMES CONSTRUITS A PARTIR DE CODAGES DIFFERENTS ET D'ARCHITECTURES DIFFERENTES, ARRIVE A PRODUIRE DES PERFORMANCES DE TRES HAUT NIVEAU. UNE ETUDE COMPARATIVE DE LA CAPACITE DE REJET DE CETTE METHODE NOUS PERMET DE CONCLURE QU'ELLE SURPASSE CERTAINES APPROCHES EXISTANTES

Download or read book Offline Handwriting Recognition Using Artificial Neural Network and Hidden Markov Model written by Yong Haur Tay and published by . This book was released on 2002 with total page 314 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book R seaux de neurones pour la reconnaissance des formes written by Isabelle Guyon and published by . This book was released on 1988 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Description des propriétés de réseaux d'architecture différentes et proposition de mécanismes d'apprentissage originaux à la reconnaissance de séquences d'informations. Application à la reconnaissance de caractères manuscrits.

Download or read book Reconnaissance de caract res manuscrits l aide de r seaux neuromim tiques written by Jean-Luc Beuchat and published by . This book was released on 1997 with total page 256 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Reconnaissance de l criture manuscrite written by and published by Ed. Techniques Ingénieur. This book was released on with total page 18 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Classification probabiliste par reseaux de neurones Application a la reconnaissance de l ecriture manuscrite written by David Price and published by . This book was released on 1996 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Reconnaissance de caract res industriels par application d un syst me de r seaux de neurones boucle de r troaction written by Stéphane Lecœuche and published by . This book was released on 1998 with total page 320 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La reconnaissance de caracteres en milieu industriel est confrontee aux problemes de la variete des supports utilises (metal, bois, papier,) et du type d'ecriture (jet d'encre, gravure,). L'etude presentee porte sur la conception d'un systeme de reconnaissance de caracteres qui possede les proprietes d'autoadaptation necessaires a la resolution de ces problemes. Le systeme propose est elabore a partir de deux reseaux de neurones et d'une boucle de retroaction. Le premier reseau permet d'extraire un modele binarise invariant quels que soient le materiau et le type de marquage et quelles que soient la position, la taille et l'orientation du caractere. Il est construit suivant une architecture a couches structurees decrivant une operation de vision et une operation de normalisation. Un second reseau supervise du type rbf realise la classification de ce modele. Ce reseau a ete concu pour permettre et faciliter la reconnaissance multifonte en prenant compte de la variete et de la specificite des polices utilisees en marquage industriel. En fonction de la qualite de reconnaissance, le systeme peut grace a la boucle de retroaction, apporter au premier reseau l'information necessaire a l'amelioration de la vision des caracteres. La premiere partie est une introduction a la reconnaissance de caracteres et aux systemes d'ocr, nous presentons ensuite en deuxieme partie une bibliographie sur les reseaux de neurones utilises en classification et en troisieme partie quelques reseaux de neurones utilises en reconnaissance invariante. Dans une quatrieme partie, nous presentons l'architecture de notre systeme et detaillons les concepts originaux tels que la notion de centre/voisinage developpee dans l'etage de vision, l'architecture de normalisation et la notion de forme introduite dans la phase d'apprentissage du reseau rbf. La cinquieme partie est consacree a l'analyse des performances du systeme applique a des cas reels.

Download or read book RESEAUX DE NEURONES POUR LA CLASSIFICATION AUTOMATIQUES APPLICATION A LA RECONNAISSANCE DE CHIFFRES MANUSCRITS written by STEFAN.. KNERR and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: MON TRAVAIL DE THESE A PORTE SUR L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES FORMELS DANS LE DOMAINE DE LA CLASSIFICATION AUTOMATIQUE, AVEC POUR APPLICATION PRINCIPALE LA RECONNAISSANCE DES CHIFFRES MANUSCRITS. L'APPORT DE CE TRAVAIL A ETE L'ELABORATION D'UNE PROCEDURE QUI, ETANT DONNE UN PROBLEME DE CLASSIFICATION, TROUVE AUTOMATIQUEMENT UN RESEAU BIEN ADAPTE A LA COMPLEXITE DU PROBLEME A RESOUDRE. CETTE PROCEDURE PERMET D'EVITER LES TATONNEMENTS NECESSAIRES HABITUELLEMENT POUR CONCEVOIR UN CLASSIFIEUR NEURONAL. DE PLUS, ELLE UTILISE DES NEURONES BINAIRES, DONC FACILES A REALISER ELECTRONIQUEMENT, ET, SURTOUT ELLE DONNE DES INDICATIONS SUR LA COMPLEXITE DE LA TACHE DE CLASSIFICATION QUE L'ON CHERCHE A EFFECTUER. CETTE PROCEDURE A ETE APPLIQUEE A DES PROBLEMES MODELES, AINSI QU'AU PROBLEME REEL DE LA RECONNAISSANCE DE CHIFFRES MANUSCRITS. POUR LES DEUX BASES DE DONNEES UTILISEES, L'UNE D'ORIGINE EUROPEENNE ET L'AUTRE PROVENANT DE CODES POSTAUX AMERICAINS, LA PROCEDURE A FOURNI UNE ARCHITECTURE DE RESEAU RELATIVEMENT SIMPLE PAR RAPPORT A DES RESEAUX PROPOSES, POUR EFFECTUER LA MEME TACHE, PAR D'AUTRES EQUIPES. LES PERFORMANCES OBTENUES AVEC CE RESEAU SONT SATISFAISANTES ET TOUT A FAIT COMPARABLES AUX RESULTATS OBTENUS A L'AIDE DE RESEAUX PLUS COMPLEXES. ELLES ONT JUSTIFIE LA REALISATION DE CE RESEAU SOUS LA FORME D'UN CIRCUIT INTEGRE SPECIFIQUE, DONT L'ARCHITECTURE SERA PRESENTEE

Download or read book Contributions la reconnaissance de l criture cursive l aide des mod les de Markov cach s written by Xavier Dupré and published by . This book was released on 2004 with total page 482 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce manuscrit de thèse reprend tous les traitement permettant de reconnaître l'image d'un mot manuscrit, depuis le traitement de l'image jusqu'au résultat final. Les thèmes abordés sont la segmentation d'une image en graphèmes, la description de ces graphèmes par des vecteurs de caractéristiques, la classification de vecteurs de caractéristiques à l'aide de réseaux de neurones et de modèles de markov cachés. diverses améliorations sont apportées pour chacun de ces trois thèmes.

Download or read book Reconnaissance de caracteres industriels par application d un systeme de reseaux de neurones a boucle de retroaction written by Stéphane Lecœuche and published by . This book was released on 1998 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Contribution l tude des r seaux de neurones formels pour la reconnaissance des formes written by Yizhak Idan and published by . This book was released on 1992 with total page 111 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS ETUDIONS CERTAINS APPORTS DES TECHNIQUES NEURONALES A LA RECONNAISSANCE DES FORMES. NOUS AVONS D'ABORD EVALUE LES POSSIBILITES D'APPLICATION D'UNE MEMOIRE ASSOCIATIVE QUI A ETE IMPLANTEE OPTIQUEMENT DANS NOTRE LABORATOIRE. LE MANQUE D'AVANTAGES DECISIFS EN FAVEUR DES ARCHITECTURES DE TYPE HOPFIELD NOUS A INCITE A TRAVAILLER SUR DES MODELES STATISTIQUES DE CLASSIFICATION, APPLIQUES A DES DONNEES DE TYPES CHIFFRES MANUSCRITS. LE MODELE DE KOHONEN NOUS SEMBLE COMPLEMENTAIRE DES METHODES LOCALES ET, DE PLUS, APPROPRIE A L'IMPLANTATION OPTIQUE A MOYEN TERME. NOUS AVONS PU PROFITER D'UN TRAVAIL SUR LES MODELES D'ASSOCIATION SYMBOLIQUE PAR CARTES DE KOHONEN: LE MODELE LASSO. TRAITANT LA CLASSIFICATION COMME UN PROBLEME D'ASSOCIATION DISCRETE, NOUS AVONS PROPOSE UNE SUPERVISION FORTE, NOTAMMENT PAR LA NORMALISATION DE DISTANCES. POUR L'APPLICATION SPECIFIQUE AU TRI POSTAL, ON PREFERE LE REJET DE BONNES REPONSES A L'ACCEPTATION DE REPONSES FAUSSES; NOUS AVONS ALORS UTILISE UN RAYON DE COOPERATION, QUI FACILITE LES REJETS PAR UN POST-TRAITEMENT. NOUS AVONS EVALUE D'AUTRES METHODES COMME: LES K-PLUS-PROCHES-VOISINS, LES FENETRES DES PARZEN, LVQ, LES CARTES DE KOHONEN, LE NEOCOGNITRON ET UN MODELE DE TYPE TDNN QUI A ETE SUGGERE COMME LE MEILLEUR POUR CETTE TACHE. LE TAUX DE RECONNAISSANCE DES METHODES NEURONALES ETUDIEES EST COMPARABLE A CELUI DES TECHNIQUES STATISTIQUES NON PARAMETRIQUES ETUDIEES, ET CES METHODES PERMETTENT UN GAIN EN PLACE MEMOIRE ET EN TEMPS DE CALCUL. TDNN ET LASSO TRAITANT L'INFORMATION DE MANIERE COMPLEMENTAIRE, NOUS AVONS HYBRIDE CES MODELES EN PARALLELE DANS UN SIMPLE POST-TRAITEMENT NEURONAL. NOUS AVONS MONTRE QUE LES PERFORMANCES OBTENUES PAR UNE TELLE COOPERATION SONT SENSIBLEMENT MEILLEURES QUE CELLES DES MODELES TRAVAILLANT SEPAREMENT. CELA TEND A DEMONTRER L'AVANTAGE DE L'UTILISATION DE RESEAUX DE NEURONES POUR L'EXTRACTION D'INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES, COMME DANS DES APPLICATIONS DE FUSION DE DONNEES.

Download or read book Contribution l tude des r seaux de neurones formels pour la reconnaissance des formes written by Yizhak Idan and published by . This book was released on 1992 with total page 111 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS ETUDIONS CERTAINS APPORTS DES TECHNIQUES NEURONALES A LA RECONNAISSANCE DES FORMES. NOUS AVONS D'ABORD EVALUE LES POSSIBILITES D'APPLICATION D'UNE MEMOIRE ASSOCIATIVE QUI A ETE IMPLANTEE OPTIQUEMENT DANS NOTRE LABORATOIRE. LE MANQUE D'AVANTAGES DECISIFS EN FAVEUR DES ARCHITECTURES DE TYPE HOPFIELD NOUS A INCITE A TRAVAILLER SUR DES MODELES STATISTIQUES DE CLASSIFICATION, APPLIQUES A DES DONNEES DE TYPES CHIFFRES MANUSCRITS. LE MODELE DE KOHONEN NOUS SEMBLE COMPLEMENTAIRE DES METHODES LOCALES ET, DE PLUS, APPROPRIE A L'IMPLANTATION OPTIQUE A MOYEN TERME. NOUS AVONS PU PROFITER D'UN TRAVAIL SUR LES MODELES D'ASSOCIATION SYMBOLIQUE PAR CARTES DE KOHONEN: LE MODELE LASSO. TRAITANT LA CLASSIFICATION COMME UN PROBLEME D'ASSOCIATION DISCRETE, NOUS AVONS PROPOSE UNE SUPERVISION FORTE, NOTAMMENT PAR LA NORMALISATION DE DISTANCES. POUR L'APPLICATION SPECIFIQUE AU TRI POSTAL, ON PREFERE LE REJET DE BONNES REPONSES A L'ACCEPTATION DE REPONSES FAUSSES; NOUS AVONS ALORS UTILISE UN RAYON DE COOPERATION, QUI FACILITE LES REJETS PAR UN POST-TRAITEMENT. NOUS AVONS EVALUE D'AUTRES METHODES COMME: LES K-PLUS-PROCHES-VOISINS, LES FENETRES DES PARZEN, LVQ, LES CARTES DE KOHONEN, LE NEOCOGNITRON ET UN MODELE DE TYPE TDNN QUI A ETE SUGGERE COMME LE MEILLEUR POUR CETTE TACHE. LE TAUX DE RECONNAISSANCE DES METHODES NEURONALES ETUDIEES EST COMPARABLE A CELUI DES TECHNIQUES STATISTIQUES NON PARAMETRIQUES ETUDIEES, ET CES METHODES PERMETTENT UN GAIN EN PLACE MEMOIRE ET EN TEMPS DE CALCUL. TDNN ET LASSO TRAITANT L'INFORMATION DE MANIERE COMPLEMENTAIRE, NOUS AVONS HYBRIDE CES MODELES EN PARALLELE DANS UN SIMPLE POST-TRAITEMENT NEURONAL. NOUS AVONS MONTRE QUE LES PERFORMANCES OBTENUES PAR UNE TELLE COOPERATION SONT SENSIBLEMENT MEILLEURES QUE CELLES DES MODELES TRAVAILLANT SEPAREMENT. CELA TEND A DEMONTRER L'AVANTAGE DE L'UTILISATION DE RESEAUX DE NEURONES POUR L'EXTRACTION D'INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES, COMME DANS DES APPLICATIONS DE FUSION DE DONNEES.

Download or read book RECONNAISSANCE D ECRITURE MANUSCRITE DYNAMIQUE PAR APPROCHE DESCENDANTE CARACTERISATION DU STYLE DE L ECRITURE ET APPLICATION written by Annick M.. Leroy and published by . This book was released on 1997 with total page 250 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DE LA REALISATION D'UN BLOC-NOTE ELECTRONIQUE, NOUS ABORDONS LA RECONNAISSANCE DE MOTS MANUSCRITS PAR UNE METHODE DESCENDANTE INSPIREE PAR LE PROCESSUS HUMAIN DE LECTURE. NOUS PROCEDONS PAR REDUCTION PROGRESSIVE DES MOTS DU LEXIQUE ET NOUS CHERCHONS ENSUITE A METTRE EN CORRESPONDANCE LE MOT MANUSCRIT AVEC LES MOTS CANDIDATS. NOTRE APPROCHE EST HOLISTIQUE: LES MOTS SONT REPRESENTES PAR LEUR SILHOUETTE SOUS FORME DE CHAINE DE CARACTERES REPRESENTANT LA SUCCESSION DES PRIMITIVES. ALORS QUE L'APPROCHE GLOBALE HABITUELLE CONSISTE A COMPARER LA REPRESENTATION DU MOT MANUSCRIT AVEC LA REPRESENTATION DE CHAQUE MOT DU DICTIONNAIRE, NOUS ETABLISSONS TOUTES LES REPRESENTATIONS D'UN MOT ET NOUS PRECALCULONS LEUR DISTANCE. CECI EST RENDU POSSIBLE PAR UNE REPRESENTATION TRES COMPACTE DES MOTS ET PAR UNE EVALUATION FINE DE LA DISTANCE. DANS LA PREMIERE REDUCTION DU LEXIQUE LES PRIMITIVES DECRIVENT UNIQUEMENT L'APPARTENANCE DES SEGMENTS DESCENDANTS AUX DIFFERENTES PARTIES D'UN MOT: CORPS, HAMPES, JAMBAGES OU F. LE LEXIQUE EST ORGANISE SOUS FORME DE RESEAU DE NEURONES ASSOCIATIF CE QUI NOUS PERMET D'OBTENIR NON SEULEMENT LES MOTS AYANT ETE DECRITS PAR UNE SILHOUETTE A LA CONSTRUCTION DU LEXIQUE, MAIS EGALEMENT LES MOTS SEMBLABLES. L'ACTIVATION DU RESEAU PRODUIT UNE LISTE DE MOTS ORDONNES SELON LEUR DISTANCE A LA SILHOUETTE INITIALE. NOUS OBTENONS 67% DES MOTS PARMI LES 10 PREMIERES HYPOTHESES SUR UN LEXIQUE DE 6700 MOTS. DANS LA DEUXIEME REDUCTION DU LEXIQUE LA SILHOUETTE S'ENRICHIT DE PRIMITIVES REPRESENTANT DIVERSES FORMES DE BOUCLES. LES MOTS OBTENUS PRECEDEMMENT SONT REORDONNES, LA PROPORTION DE MOTS CORRECTS PARMI LES DIX PREMIERS PASSE A 86%. LA DERNIERE REDUCTION UTILISE LES SIGNES DIACRITIQUES, ELLE PERMET D'AMELIORER LE SCORE DE 7%. LA DERNIERE PHASE DE LA RECONNAISSANCE SUIT UNE APPROCHE STRUCTURELLE, ELLE OPERE UNE SEGMENTATION DU TRACE GUIDEE PAR LES CARACTERES DES MOTS CANDIDATS. DANS UN CONTEXTE APPLICATIF, LA LECTURE AUTOMATIQUE OPERE RAREMENT SUR DES MOTS ISOLES OU POUR UN SCRIPTEUR INCONNU. UNE DES ORIGINALITES DE NOTRE APPROCHE PROVIENT DE L'UTILISATION D'INFORMATIONS GLOBALES SUR LE GRAPHISME DE L'ECRITURE ET EXTRAITES SUR LE TEXTE ENTIER. APRES ETUDE DES CORRELATIONS ENTRE CARACTERISTIQUES DE L'ECRITURE, NOUS MONTRONS LA POSSIBILITE DE DEFINIR DES CLASSES DE SCRIPTEURS. L'ETUDE DES CARACTERISTIQUES NOUS PERMET D'ADAPTER LES DIFFERENTES ETAPES DE LA RECONNAISSANCE AU SCRIPTEUR AU NIVEAU EXTRACTION DES PRIMITIVES, CODAGE DU LEXIQUE ET DANS LE FUTUR L'ADAPTATION DES PROTOTYPES DE CARACTERES AU SCRIPTEUR. GRACE A CETTE ADAPTATION NOUS AVONS AMELIORE LES POURCENTAGES CONCERNANT UNIQUEMENT LES DIFFERENTES ETAPES DE LA REDUCTION DU LEXIQUE, NOUS OBTENONS 81%, 92% ET 94% DE MOTS CLASSES PARMI LES 10 PREMIERS

Download or read book Architecture et apprentissage d un syst me hybride neuro markovien pour la reconnaissance de l criture manuscrite en ligne written by Émilie Poisson and published by . This book was released on 2005 with total page 394 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse portent sur l'étude, la conception, le développement et le test d'un système de reconnaissance de mots manuscrits non contraints en-ligne pour une application omni-scripteurs. Le système proposé repose sur une architecture hybride neuro-markovienne comportant d'une part, un réseau de neurones à convolution (TDNN et/ou SDNN), et d'autre part des modèles de Markov à états cachés (MMC). Le réseau de neurones a une vision globale et travaille au niveau caractère, tandis que le MMC s'appuie sur une description plus locale et permet le passage du caractère au niveau mot. Nous avons d'abord étudié le système de reconnaissance au niveau caractère isolé (digits, majuscules, minuscules) et optimisé les architectures des réseaux en termes de performances et de taille. La seconde partie du travail a porté sur le passage au niveau mot. Ici, l'effort a consisté avant tout à la définition d'un schéma d'apprentissage global au niveau mot qui permet d'assurer la convergence globale du système, en définissant une fonction d'objectif qui mixe des critères basés modèle générateur (typiquement par maximum de vraisemblance) et des critères discriminants (de type maximum d'information mutuelle). Les différentes résultats présentés (sur les bases MNIST, IRONOFF, UNIPEN) montrent l'influence des principaux paramètres du système, soit en termes de topologie, de sources d'information, de modèles d'apprentissage (nombre d'états, pondération des critères, durée)

Download or read book Reconnaissance de mots manuscrits par syst mes hybrides written by Emmanuel Augustin and published by . This book was released on 2001 with total page 188 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce mémoire présente un système de lecture de mots manuscrits isolés, appartenant à un lexique, avec des techniques combinées réseaux de neurones (RN) et modèles de Markov cachés (MMC). Les RN et les MMC ont été abondamment étudiés pour la reconnaissance de la parole entre autre. Leur maitrise a motivé depuis 10 ans de nombreux travaux pour combiner les atouts des deux outils, en discrimination et en modélisation des séquences. Quelques systèmes sont présentés pour la parole ou l'écrit. Le principe des systèmes hybrides RN et MMC est présenté avec son apprentissage itératif selon l'algorithme expectation maximisation (EM). Ce système pemet de remplacer la qualification vectorielle des MMC discrets, classification non supervisée qui perd beaucoup d'information, par un RN....