Vers une approche générique pour la reconnaissance de formes manuscrites structurées : Application aux équations mathématiques et aux caractères chinois

International audienceNous présentons ici une approche générique pour la reconnaissance des formes manuscrites structurées. Leurs caractéristiques : structure 2D complexe, topologie récursive, grand nombre de primitives et de relations spatiales, imposent la mise en oeuvre de stratégies d'analyse adaptées pour limiter l'explosion combinatoire. GASPR est une approche originale consistant à guider la construction et l'exploration d'un graphe de segmentation par des connaissances a priori (grammaire du langage, relations spatiales...). La maîtrise de la complexité est assurée par un algorithme inspiré de A* qui limite la construction du graphe aux meilleures hypothèses. Les expérimentations sur différents types de données en-ligne (équations mathématiques et caractères chinois) confirment l'intérêt de la méthode et sa généricité

Synthèse de caractères manuscrits en-ligne pour la reconnaissance de l'écriture

National audienceDans de précédents travaux nous avons proposé une stratégie qui permet d'adapter automatiquement un système de reconnaissance de caractères isolés en-ligne au scripteur courant. La difficulté pour améliorer encore la vitesse d'adaptation du système est que très peu de données sont disponibles au début de l'utilisation. Nous explorons donc dans cet article les possibilités d'utiliser la synthèse de caractères en-ligne par déformation d'exemples pour augmenter la quantité disponible de caractères représentatifs du style d'écriture de l'utilisateur. Nous proposons pour cela l'utilisation de déformations dédiées au tracé en-ligne qui permettent des résultats meilleurs que les déformations classiquement utilisées dans le domaine hors-ligne

Generalization Capacity of Handwritten Outlier Symbols Rejection with Neural Network

http://www.suvisoft.comDifferent problems of generalization of outlier rejection exist depending of the context. In this study we firstly define three different problems depending of the outlier availability during the learning phase of the classifier. Then we propose different solutions to reject outliers with two main strategies: add a rejection class to the classifier or delimit its knowledge to better reject what it has not learned. These solutions are compared with ROC curves to recognize handwritten digits and reject handwritten characters. We show that delimiting knowledge of the classifier is important and that using only a partial subset of outliers do not perform a good reject option

Apprentissage incrémental et synthèse de données pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne

International audienceDans ce papier, nous proposons une stratégie d'apprentissage incrémental d'un système de reconnaissance de caractères manuscrits. Cette stratégie est en-ligne et rapide, dans le sens où toute nouvelle classe de caractères peut être apprise par le système à partir de très peu d'exemples de caractères. La stratégie proposée vise à surmonter le problème du manque de données d'apprentissage lors de l'introduction d'une nouvelle classe de caractères. La synthèse de caractères manuscrits est utilisée à cette fin. Les résultats ont montré qu'un bon taux de reconnaissance (environ 90%) est atteint en utilisant seulement 3 exemples d'apprentissage. De plus, ce taux augmente rapidement pour atteindre 96% pour 10 exemples, et 97% pour 30. Une réduction d'erreur de 45% est obtenue en utilisant la synthèse de caractères par rapport à une stratégie sans synthèse

Fast Online Incremental Learning with Few Examples For Online Handwritten Character Recognition.

International audienceAn incremental learning strategy for handwritten character recognition is proposed in this paper. The strategy is online and fast, in the sense that any new character class can be instantly learned by the system. The proposed strategy aims at overcoming the problem of lack of training data when introducing a new character class. Synthetic handwritten characters generation is used for this purpose. Our approach uses a Fuzzy Inference System (FIS) as a classifier. Results have shown that a good recognition rate (about 90%) can be achieved using only 3 training examples. And such rate rapidly improves reaching 96% for 10 examples, and 97% for 30 ones

Interest of Syntactic Knowledge for On-line Flowchart Recognition

International audienceIn this paper, we address the problem of segmentation and recognition of on-line flowcharts. Flowcharts are bi-dimensional documents, in the sense that the order of writing is not defined. Some statistical approaches have been proposed in the literature to label and segment the flowcharts. However, as they are very well structured documents, we propose to introduce some structural and syntactic knowledge on flowcharts to improve their recognition. For this purpose, we have used an existing grammatical off-line method with on-line a posteriori signal. We apply this work on a freely available database. The results demonstrate the interest of structural knowledge on the context to improve the recognition

Apprentissage de relations spatiales pour la reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites en-ligne

International audienceNous proposons dans cet article une nouvelle méthode d'analyse syntaxique et structurelle pour un système de reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites enligne. Une grammaire probabiliste est mise en place pour regrouper les hypothèses de segmentation/reconnaissance proposées par un segmenteur 2D. Les probabilités associés à la grammaire sont calculées à partir d'informations structurelles entre les symboles. Ces informations structurelles utilisent l'évaluation d'une relation spatiale entre les éléments intervenants dans chaque règle. L'apprentissage du système se fait en deux phases, d'abord l'apprentissage global du classifieur sans tenir compte de la grammaire, puis l'apprentissage des relations spatiales intervenant dans la grammaire. Ce système est entraîné et testé sur une large base synthétisée d'expressions, puis testé sur une base d'expressions réelles complexes

Apprentissage incrémental avec peu de données pour la reconnaissance de caractères manuscrits en-ligne

National audienceDans ce papier, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage incrémental d'un système de reconnaissance en-ligne de caractères manuscrits. L'objectif est d'apprendre «à la volée » toute nouvelle classe de caractères à partir de très peu d'exemples de caractères tout en optimisant les classes déjà modélisées au fur et à mesure de la saisie de nouveaux exemples. Le système proposé est capable de surmonter le problème du manque de données d'apprentissage lors de l'introduction d'une nouvelle classe de caractères grâce à la synthèse de caractères artificiels. Les tests ont été conduits dans le cadre d'un apprentissage incrémental mono-scripteur de lettres minuscules cursives sur une base de 18 scripteurs. Les résultats montrent qu'un bon taux de reconnaissance (environ 90 %) est atteint en utilisant seulement 5 exemples d'apprentissage par classe. De plus, ce taux augmente rapidement pour atteindre 94 % pour 10 exemples, et environ 97 % pour 30. Une réduction d'erreur de 40 % est obtenue en utilisant la synthèse de caractères par rapport à une stratégie sans synthèse

Accurate small bowel lesions detection in wireless capsule endoscopy images using deep recurrent attention neural network

International audienceWireless capsule endoscopy (WCE) allows medical doctors to examine the interior of the small intestine with a non-invasive procedure. This methodology is particularly important for Crohn's disease (CD), where an early diagnosis improves treatment outcomes. However, the viewing and evaluation of WCE videos is a time-consuming process for the medical experts. In this work, we present a recurrent attention neural network for the detection in WCE images of CD lesions in the small bowel. Our classifier reaches 90.85% accuracy on our own dataset annotated by experts from the Hospital of Nantes. The model has also been tested on a public endoscopic dataset, the CAD-CAP database used for the GIANA competition, and achieves high performance on detection task with an accuracy of 99,67%. This automatic lesion classifier will greatly reduce the amount of time spent by gastroenterologists in reviewing WCE videos, which will likely foster the development of this technique and speed-up the diagnosis of CD