Résumé:
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
