Analyse et reconnaissance de document

•  Introduction au domaine de la reconnaissance de documents

•  Processus de traitement

  • pré-traitements

  • extraction de caractéristiques

  • représentation

  • classification

  • combinaison

Chapitre 2 : Classification statistique des formes 

• • Théorie bayésienne de la décision

  • Méthodes paramétriques ou non / supervisées ou non

    • fenêtres de Parzen

    • Kppv 

    • Gaussienne

    • Kmeans

    • SVM, Arbres de décision, Réseaux de neurones 

  • Méthodes d'ensembles 

    • Bagging

    • Boosting

Chapitre 3 : Modèles de Markov cachés 

• Exposition aux modèles markoviens 

  • modèles visibles

  • modèles cachés 

• Les trois problèmes des HMMs 

  • probabilité d'une observation

  • trouver la séquence cachée 

  • apprendre les paramètres d'un modèle markovien 

• Application des HMM en reconnaissance de l’écriture 

• Papier 1 : Combining slanted-frame classifiers for improved HMM-based Arabic handwriting recognition

• Papier 3 : Handwritten word-spotting using hidden Markov models and universal vocabularies 

• Papier 4 : Off-line handwritten word recognition using multi-stream hidden Markov models