Proposition d'un modèle de réseau bayésien dynamique appliqué à la reconnaissance de mots arabes manuscrits

Nabil Ghanmi (1) , Mohamed Ali Mahjoub (2) , Jayech Khlifia (2) , Najoua Essoukri Ben Amara (2)

1 LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
2 Unité de recherche SAGE - ENISo

L'objectif de ce travail est de présenter une approche pour la reconnaissance de l'écriture arabe. Notre approche consiste à construire un modèle bidimensionnel en couplant deux chaines de Markov cacahés (MMCs) à l'aide de réseaux bayésiens dynamiques (RBD). Chaque chaine de Markov étant associée à un flux d'information (horizontal ou vertical) obtenu en balayant l'image du mot suivant une direction donnée(horizontale ou verticale). Ainsi le modèle de couplage proposé permet de prendre en considération conjointement les deux flus d'informations: celui des colonnes de pixels et celui des lignes de pixels.

Mots clés: Apprentissage; RBD; Inférence; maximum de vraisemblance; Algorithe d'arbre de jonction; Algorithme EM; MMC

Domaines: Traitement du texte et du document

Nabil Ghanmi, Mohamed Ali Mahjoub, Jayech Khlifia, Najoua Essoukri Ben Amara. Proposition d'un modèle de réseau bayésien dynamique appliqué à la reconnaissance de mots arabes manuscrits. JFRB- Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, May 2012, 2012-05-13, Tunisie. ⟨hal-01177143⟩