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dc.contributor.author |
BENNACER, Aimen Souheib |
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dc.contributor.author |
RABAHI, Irfane-Abderrachid |
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dc.date.accessioned |
2021-02-17T09:37:15Z |
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dc.date.available |
2021-02-17T09:37:15Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10054 |
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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 |
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