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dc.contributor.authorBENNACER, Aimen Souheib-
dc.contributor.authorRABAHI, Irfane-Abderrachid-
dc.date.accessioned2021-02-17T09:37:15Z-
dc.date.available2021-02-17T09:37:15Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10054-
dc.description621.1.775 ; 114 p ; illustréfr_FR
dc.description.abstractLa détection et la reconnaissance de texte est un champ d’étude qui a longtemps intéressé la communauté des chercheurs. Le problème de la détection et de la reconnaissance d'un texte a de nombreuses solutions en utilisant différentes techniques. L'une des solutions utilisées et développées récemment est l'utilisation de l’apprentissage profond (deep learning) qui a permis d'obtenir d'excellents résultats et une grande précision. Dans ce travail, nous allons effectuer à la fois la détection de texte et la reconnaissance de texte en utilisant des méthodes de traitement d'images traditionnelles avec open CV sous python, des nouveaux algorithmes d'apprentissage profond ( deep learning ) et des moteurs d’OCR, l’ensemble appliqué à des images de scènes naturelles. Lfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectDétection de texte ; Reconnaissance de texte ; Apprentissage profond ; openCV ; moteurs OCR.fr_FR
dc.titleDétection et Reconnaissance de caractères par l’algorithme de deep learning EAST sous l’OCR Tesseractfr_FR
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