%0 Thesis
%T Off-Line Handwritten Word Recognition Using Multi-Stream Hidden Markov Models
%T Modèles de Markov multi-flux pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite multi-scripts
%+ Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (LITIS)
%A Kessentini, Yousri
%I Université de Rouen
%Y Thierry Paquet
%8 2009-05-05
%D 2009
%K Off-Line handwriting recognition
%K Hidden Markov Models
%K multi-script
%K multi-stream
%K information combination
%K belief functions
%K Dempster-Shafer theory.
%K Reconnaissance de l'écriture manuscrite
%K mutli-scripts
%K combinaison de l'information
%K Modèles de Markov Cachés multi-flux
%K fonction de croyance
%K théorie de Dempster-Shafer.
%Z Computer Science [cs]/Document and Text ProcessingTheses
%X This PhD thesis is meant to be applied to multi-script handwritten wordrecognition. The proposed system is script independent. It proceeds withoutexplicit segmentation of handwriting into graphemes and makes use of lowlevel feature sets irrespective of the scripts. Features are then combined accordingto the multi-stream paradigm. Other track has been explored in thisPhD thesis exploiting the Dempster-Shafer theory to propose a new combinationrules in the multi-stream HMM. The developed system has beentested on publicly available databases : the benchmark database IFN/ENIT(Arabic script), IRONOFF and RIMES databases (Latin script). For bothscripts the results show significant improvement while using a multi-streamapproach.
%X Les travaux présentés dans cette thèse concernent le développement et l'évaluation d'un système de reconnaissance de l'écriture manuscrite multi-scripts. L'objectif est de proposer un système de reconnaissance opérant indépendamment de la nature du script. Pour cela l'approche proposée est sans segmentation explicite, ceci afin de ne pas introduire une technique de conditionnement de l'information dépendant du type d'écriture analysée. Des caractéristiques bas niveaux sont combinées à travers une approche multi-flux permettant de combiner d'une manière asynchrone, différentes sources d'information à travers des modèles de Markov coopératifs. Des extensions des règles de combinaison sont envisagées dans le cadre de la théorie des fonctions de croyances transférables. L'évaluation du système de reconnaissance proposé est menée sur différentes bases de données de référence correspondant aux deux scripts Arabe (IFN-ENIT) et Latin (IRONOFF et RIMES). Les résultats montrent que le système proposé donne de bons résultats aussi bien sur le Latin que sur l'Arabe comparables à ceux des meilleurs systèmes présentés dans la littérature.\\\textbf{Mots-clés:} Reconnaissance de l'écriture manuscrite, mutli-scripts, combinaison de l'information, Modèles de Markov Cachés multi-flux, fonction de croyance, théorie de Dempster-Shafer.
%G French
%2 https://hal.science/tel-01415112v1/document
%2 https://hal.science/tel-01415112v1/file/theseYousri.pdf
%L tel-01415112
%U https://hal.science/tel-01415112
%~ INSA-ROUEN
%~ LITIS
%~ COMUE-NORMANDIE
%~ THESES-NU
%~ UNIROUEN
%~ UNILEHAVRE
%~ INSA-GROUPE