RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DES CARACTERES ARABES MANUSCRIT AVEC LES MOMENTS DE ZERNIKE
| dc.contributor.author | RAHALI, Anfel | |
| dc.contributor.author | Rapporteur: ASSAS, WARDA | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-24T12:18:58Z | |
| dc.date.available | 2023-05-24T12:18:58Z | |
| dc.date.issued | 2015-06-10 | |
| dc.description.abstract | Le travail présenté dans ce mémoire est consacré le développement d'un système de reconnaissance hors-ligne des caractères arabes manuscrits basé sur des différentes classifieurs qui sont : les ANNs, et SVMs. Et à la conception d'une nouvelle base de données des caractères arabes, une série d'opérations de prétraitement est appliquée aux images de caractères, incluant : un lissage, une normalisation, and correction d'inclusion et binarisation, pour l'extraction des caractéristiques des caractères on trouve les moments de ZERNIKE, ce dernier a été exploité par les différent classifieurs, L'évaluation du système de reconnaissance proposé est menée sur la nouvelle base que nous avons conçue. Les résultats montrent que le système proposé donne des bonne résultats mais elles sont comparables à ceux des meilleurs systèmes de reconnaissance de caractères arabes manuscrits présents dans la littérature. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/38752 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | University of M'sila | en_US |
| dc.subject | Reconnaissance de l'écriture arabe manuscrite, classifieurs, Réseaux de neurones, SVM , Moments géométriques, Base de caractères arabes. | en_US |
| dc.title | RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DES CARACTERES ARABES MANUSCRIT AVEC LES MOMENTS DE ZERNIKE | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |