Réseaux Bayésiens Dynamiques pour la reconnaissance des caractères imprimés dégradés

Abstract

Le but de ce travail est de présenter une nouvelle approche pour la reconnaissance des caractères imprimés dégradés. Notre approche consiste à construire deux chaînes de Markov cachées [HMMs] à l'aide des réseaux bayésiens dynamiques, nommées HMM vertical et horizontal. Un HMM-vertical (respectivement HMM-horizontal) est un modèle qui prend pour séquence d'entrée les colonnes de pixels du caractère (respectivement les lignes de pixels). Nous couplons ensuite ces chaînes suivant deux modèles de couplage en utilisant les réseaux bayésiens dynamiques. Les résultats expérimentaux montrent que les modèles de couplage augmentent le taux de reconnaissance de 8 % à 10 % relativement au système de reconnaissance utilisant les modèles non couplés