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Reconnaissance optique de documents amazighes : approches et évaluation des performances

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2015. Ressources en ligne : Abrégé : Le but de cet article est une contribution à l’élaboration de l’état de l’art de la reconnaissance de documents papiers imprimés ou manuscrits. Ces systèmes sont connus commercialement par les systèmes OCR (Optical Character Recognition). En effet l’évolution continue des capteurs d’acquisition fait de ces systèmes une alternative précieuse à la saisie manuelle pour un objectif de gain de productivité et dans une optique de partage de l’information à même de garantir un profit élargi à toute la zone nord-africaine, y compris le Sahel. Nous présenterons les capacités de ces systèmes et leurs limites. Nous nous attarderons sur les techniques d’évaluations automatiques de ces systèmes dans un triple objectif : (1) adaptation optimale des paramètres, (2) choix du meilleur système OCR en fonction des documents à traiter et du type d’écriture à analyser, (3) obtention d’un meilleur gain de ces systèmes sans avoir besoin d’une double correction humaine. Enfin, nous ouvrirons l’architecture vers l’avenir en présentant plusieurs techniques de combinaison pour augmenter la performance globale du système OCR.
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Le but de cet article est une contribution à l’élaboration de l’état de l’art de la reconnaissance de documents papiers imprimés ou manuscrits. Ces systèmes sont connus commercialement par les systèmes OCR (Optical Character Recognition). En effet l’évolution continue des capteurs d’acquisition fait de ces systèmes une alternative précieuse à la saisie manuelle pour un objectif de gain de productivité et dans une optique de partage de l’information à même de garantir un profit élargi à toute la zone nord-africaine, y compris le Sahel. Nous présenterons les capacités de ces systèmes et leurs limites. Nous nous attarderons sur les techniques d’évaluations automatiques de ces systèmes dans un triple objectif : (1) adaptation optimale des paramètres, (2) choix du meilleur système OCR en fonction des documents à traiter et du type d’écriture à analyser, (3) obtention d’un meilleur gain de ces systèmes sans avoir besoin d’une double correction humaine. Enfin, nous ouvrirons l’architecture vers l’avenir en présentant plusieurs techniques de combinaison pour augmenter la performance globale du système OCR.

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