Amélioration du taux de la reconnaissance des caractères arabes

Abstract

La reconnaissance des textes cursifs reste toujours un problème ouvert aussi bien dans sa forme imprimée que manuscrite. Ceci à cause des difficultés auxquelles sont confrontés les chercheurs et les développeurs, telles que la variabilité de la forme, du style, et de l’inclinaison de l’écriture. L’écriture manuscrite arabe est naturellement cursive, difficile à traiter, et présente une grande variabilité. Dans le cadre de notre travail, qui consiste à contribuer à l’amélioration du taux de reconnaissance des caractères arabes, nous avons tenté d’étudier les techniques de bases utilisées de nos jours dans ce domaine, pour être capable par la suite, de développé un système de reconnaissance complet de la langue arabe. Tout au long du processus de développement de notre système, nous avons contribué à plusieurs niveaux à l’amélioration de la qualité des résultats. Notre approche est basée sur une nouvelle méthode de reconnaissance qui considère à la fois les mots et les caractères isolés, la reconnaissance se fait grâce à un réseau de neurones à convolution.

Mots clés : OCR, reconnaissance, réseaux de neurones à convolution, taux de reconnaissance