Le document traite de la reconnaissance d'écriture manuscrite, en abordant son historique, ses types, et ses domaines d'application. Il souligne les défis rencontrés dans ce domaine et décrit le processus de reconnaissance ainsi que les techniques utilisées. Enfin, il mentionne des applications pratiques et les futurs travaux nécessaires pour améliorer la reconnaissance de l'écriture.

1. Reconnaissance
d’écriture manuscrite
Présenté par:
MATOUG Afaf.

2. Plan du travail
• Introduction.
• Reconnaissance d’écriture.
• Historique
• Domaine d’application
• Les défis.
• Processus de la reconnaissance.
• Techniques de la reconnaissance.
• Quelque applications
• Future travaux
• Conclusion
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3. Introduction:
L’écriture cursive est le moyen le plus naturel de communiquer
et d’échanger des informations. Cependant, l'ère numérique
demande des assistants numériques capables de traduire
ou de transcrire automatiquement des textes dans
différentes langues sur différents supports. La
reconnaissance automatique de l'écriture manuscrite répond
à un tel besoin.
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4. Reconnaissance d’ériture :
La reconnaissance de l'écriture manuscrite est la capacité d'un
ordinateur à recevoir et à interpréter des entrées
manuscrites intelligibles provenant de sources telles que des
documents papier, des photographies, des écrans tactiles et
d'autres périphériques.
On distingue deux types de reconnaissance:
• La reconnaissance en-ligne;
• La reconnaissance hors-ligne.
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5. La reconnaissance en-ligne :
Les textes manuscrits peuvent être
obtenus à partir d'un périphérique
de capture en temps réel pendant
que l'utilisateur écrit
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6. La reconnaissance hors-ligne :
Cette reconnaissance consiste à
obtenir les transcriptions de
caractères et de mots sous forme
de phrases en langage humain à
partir d'une image de documents
numérisés, à l’aide des algorithmes
de traitement d'images spécifiques.
.
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7. Historique:
1ér âge:
•Mécanisme de
filtrage par motif
•La téchnologie
éléctronique.
2éme âge:
•Les modéles
statiques.
3éme âge:
•Reconnaissance
des formes.
• méthodologie
d’intteligence
artificielle.
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8. Domaine d’application:
Reconnaissance hors-
ligne:
-Lecture des adresse postale.
-Domaine bancaire: lecture
des chéques.
-Traduction et archivage.
Reconnaissance en-ligne:
-Communication humain-
machine.
-
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9. Les defis de la
reconnaissance d’écriture
◉ La divérsité des styles d’écriture.
◉ Variabilité des conditions de capture d’image.
◉ Probléme de segmentation.
◉ Materiel couteux et vitesse.
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10. Processus de la
reconaissance d’écriture:
Prétraitement
Post
reconnassance
Reconnaissance
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11. Prétraitement
inclut tous les processus de correction de
défauts nécessaires tels que la localisation
de texte, la détection de ligne, le débruitage
d'image, l'inclinaison de l'image et la
correction d'inclinaison.
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12. Prétraitement
◉ Binarisation: a pour but de transformer une image en
niveau de gris en une image binaire.
◉ Squelettisation: sert à obtenir une épaisseur égale à 1 du
trait d'écriture et de se ramener ainsi à une écriture linéaire .
◉ Normalisation: tend à réduire les variations entre les style,
taille et orientation d’écriture.
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13. Reconnaissance
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◉ Segmentation : permet de diviser l’image en différentes
image de taille moins importante qui peuvent être des
graphèmes, des lettres ou bien des sous mots
◉ Extraction : consiste à analyser la forme et extraire les
primitives des caractères.
◉ Classification : utiliser les caractéristiques pour identifier
les segment du texte et l’attribuer à un modèle de référence .

14. Post-reconnaissance
vise à améliorer le taux de reconnaissance en
corrigeant la séquence de caractères
produite lors de la phase de reconnaissance
en utilisant des modèles linguistiques plus
sophistiqués.
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15. Les techniques de la
reconnaissance d’écriture
◉ Les modèles de Markov cachés.
◉ Les réseaux de neurone.
◉ La correction du signal.
◉ Mesure de distance euclidienne ou autres.
◉ Les probabilités.
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16. Quelques
applications
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17. C’est une application de saisie
interactive qui remplace le
clavier, elle offre une ligne de
saisie infinie sur laquelle vous
écrivez comme une feuille de
papier.
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MyScript Stylus

18. Les logiciels A2IA
A2iA demeure l’un des pionniers
dans le secteur de l’application de
l’intelligence artificielle à la
reconnaissance du manuscrit et la
gestion des flux documentaires.
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19. Les futurs travaux :
• Améliorer les erreurs de la reconnaissance.
• Donner une sémantique.
• Introduire ces systèmes dans le domaine de l’enseignement et
éducation.
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20. Conclusion:
la compréhension de l’´ecriture par un ordinateur est encore loin
d’ˆêtre pleinement satisfaisante. La raison est liée au fait que
l’´etude de la reconnaissance de l’´ecriture est un domaine
tr`es vaste tant par ses applications que par ses techniques.
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21. Des questions ?
Merci !
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22. Références :
Https://www.researchgate.net/publication/2790962_Handwriting_Recogni
tion_Using_Semantic_Information.
https://prezi.com/_qtqszkq68ag/reconnaissance-de-lecriture-manuscrite/
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00273254/document
https://www.numerama.com/magazine/32004-quand-les-robots-imitent-l-
ecriture-humaine.html
https://fr.euronews.com/2018/10/29/l-intelligence-artificielle-au-service-
des-textes-anciens
https://www.enseignement.polytechnique.fr/profs/informatique/Georges.G
onthier/pi97/weinfeld/separ.html
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