In this paper, we present a recognition system of unconstrained handwritten numerals . We describe all essential stages to it s
elaboration . We approach the first phase of all recognition system : the extraction of the primitives . A structure that use th e
skeleton of the numeral is used to extract rapidly 55 binary primitives . We specify a method that allows to determine the transmitted
information about the primitives on the problem of the recognition of unconstrained handwritten numerals . Information transmitted
by each primitive providing a criterion allowing to generate a binary decision tree . This criterion is used to select in each nod e
the best primitive . The obtained classifier does not use the totality of 55 binary primitives but solely those that have been retaine d
during the phase of identification of the decision tree . We present an original reject criterion that allows to increase performances
of the recognition system . Finally, We describe the database of American handwritting numerals that serves to test the classifier .
We demonstrate the performance of our system with this database .Nous présentons dans cet article un système de reconnaissance de chiffres manuscrits hors lignes, en décrivant toutes les étapes essentielles à son élaboration. Nous abordons d'abord la première phase de tout système de reconnaissance: l'extraction de primitives. Une représentation structurée construite à partir du squelette du chiffre est utilisée pour extraire rapidement un jeu de 55 primitives binaires. Nous précisons ensuite une méthode qui permet de déterminer l'information transmise par une primitive sur le problème de la reconnaissance des chiffres manuscrits hors lignes. L'information transmise par chaque primitive fournit un critère permettant de générer un arbre de décision binaire de manière complètement automatique. Ce critère est utilisé pour sélectionner au niveau de chaque noeud de l'arbre la primitive la plus informative sur le problème de reconnaissance associé au noeud en cours de traitement. Le classifieur obtenu n'utilise pas la totalité des 55 primitives binaires mais uniquement celles qui ont été retenues durant la phase d'identification de l'arbre de décision. Nous présentons ensuite un critère de rejet original qui permet d'augmenter les performances du système de reconnaissance de manière significative. Nous décrivons finalement la base de données de chiffres manuscrits américains qui sert à tester le classifieur. Nous donnons les résultats obtenus
