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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/10054
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | BENNACER, Aimen Souheib | - |
dc.contributor.author | RABAHI, Irfane-Abderrachid | - |
dc.date.accessioned | 2021-02-17T09:37:15Z | - |
dc.date.available | 2021-02-17T09:37:15Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10054 | - |
dc.description | 621.1.775 ; 114 p ; illustré | fr_FR |
dc.description.abstract | La 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. L | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Détection de texte ; Reconnaissance de texte ; Apprentissage profond ; openCV ; moteurs OCR. | fr_FR |
dc.title | Détection et Reconnaissance de caractères par l’algorithme de deep learning EAST sous l’OCR Tesseract | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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PFE_Bennacer-Rabahi_Final _new.pdf | 4,64 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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