reconnissance d'écriture arabe

Reconaissance d'écriture arabe manuscrit 1

Université 08 Mai 1945Faculté des sciences et d’ingénieries

4ieme Année Ingénieur Informatique

Base de donnée pour la Reconnaissance

d’écriture Arabe des chèques

Exposé par : Diriger par :

Aouadi Zineb A.Bouramoul

Guerui Omar

Chiheb Badreddine

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Introduction


Problématique

Contribution

Etude de cas

Conclusion

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Depuis les origines l‟homme à besoin de

communiquer, pour cela il a mis au point des

codes, des alphabets et des langages …

Alors, Les moyens essentiels pour se

communiquer entre les personnes sont :

la parole et l'écriture manuscrite.

C‟est Quoi L‟écrit?

L’écrit : est un moyen naturel de

communication entre les individus (échange

d'informations)

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Existe sous différentes formes dans le

monde :

Synthétique signes

Analytique idéogrammes

Alphabétique vocabulaire

Les formes de l’écrit :

Car-isolés Msg manuscrit document

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1-Caractéristiques de l'écriture Arabe

Elle est cursive, c'est-à-dire que les lettres sont

liées généralement entre elles.

Chaque caractère peut prendre quatre formes

différentes, suivant sa position dans le mot.

Par ailleurs, il existe des lettres différentes qui

ont la même forme, mais qui se distinguent par

la position et le nombre de points qui leur

appartiennent

Exp ث -ت -ب :

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Les voyelles „a‟,‟i‟,‟ou‟ sont remplacés par des signes de voyelles.

les textes avec les signes de voyellesExp : Le Coran et les livres d'apprentissage de la lecture et de l'écriture pour les enfants.

les textes sans les signes de voyellesExp : les livres, les journaux, les publications.

Le vocabulaire de l‟arabe est plus grand que celui du latin à cause de :

Les trois différentes forme : singulier , double et pluriel

Exp ألف ألفين أالف

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Double et pluriel ont jusqu'à 4 formes

Exp ألفين ألفي ألفان ألفا

Féminin et masculin

Exp ثالث ثالثة

2/ Historique de la reconnaissance des mots

arabe :

Depuis les années 80, la reconnaissance des

caractères arabes prend un nouvel essor et

fait l'objet d'articles de plus en plus nombreux.

Le traitement d‟un chèque comporte :

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vérifiant noms

et signatures sur le chèque

vérifier la date

du chèque

égaler le montant légal

avec le montant

de la politesse

vérifier la paye

Accéder au

compte

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3-Les travaux similaires :

Un Système NEURO-FLOU Pour La

Reconnaissance de montants numériques de

chèques Arabes.

Un système Multi-classifieurs pour la

reconnaissance des montants littéraux

arabes.

Une Méthode Rapide de Reconnaissance

de l'Écriture Arabe Manuscrite.

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Reconaissance d'écriture arabe manuscrit 1011/11/2008

puisque le vocabulaire d‟arabe est très grande

et on peut Trouver une seul mot suivante

déferant forme alors il est defficile de réaliser un

système de reconnaissance d‟écriture

arabe sur le chèque pour cela On veux réaliser

un système de reconnaissance des montants.

comment réaliser une base de donnée pour

la reconnaissance d‟écriture des chèques

Arabes ?


But: Construire une base de donnée réel

pour la reconnaissance d‟écriture des

chèques Arabes c‟est pour ça il faut suivre

les pas suivants :

1/collection de donnée :

A travers la coopération avec Al Rajhi

BanKing,les chercheurs peuvent rassembler

approximativement 7000 vrai chèque.

C’est quoi le rassemblement?


Analyser le chèque est extraire toute les

informations personnels (nom,numéro de

compte,signature…).

2/pre-traitement :

La phase de prétraitement a comme objectif

de préparer les données pour la

reconnaissance, c'est-à-dire sélectionner

l‟information utile à l‟application.

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L’image

épaississement

Du contours

TraitementSubit

Filtrage

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Architecture du système

Image brutePre-traitement

Segmentation

Reconnaissance

Des montants

Agrégation

Reconstitution

De montant

Détection des

délimiteurs

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3/segmentation :

Consiste à :

Découper l‟image en élément susceptible.

Analyser les contours et extraire les

composantes connexes

Réaliser un filtrage sur l‟image.

Supprimer les bruits.

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4/Extraction des caractéristiques :

La phase d‟extraction de caractéristiques doit

être effectuée avec le plus grand soin, car les

traitements ultérieurs ne vont plus manipuler

l‟image d‟origine mais plutôt les résultats

fournis par ce module.

Dans ce système ils avaient retenu les

caractéristiques suivantes :

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Image segmenté

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5/Reconnaissance :

Consiste a reconnaître les chiffres et les sous

mots des montants de chèque Arabe.

Utilisation des primitives hybrides injectées

dans une même machine de classification.

Quelque résultats sont représentés dans le

shema suivant:

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Quelques échantillons de la base de données de chiffres

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6/Ettiquettage :

Consiste a donner une étiquette pour chaque sous-mot et pour chaque chiffre par un classifieur sur des modèles de Markov cachés (HMM).

deux étiquettes différentes ont été utilisées pour étiqueter des objets qui diffèrent seulement dans leurs composants secondaires (points) .

Exp ثالثة ثالثه

Deux formes communes pour le mot “cent”

Exp مئة مائة

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Cet outil a produit quatre ensembles d'objets d‟étiquettes:

1. montant de la politesse

2. chiffre indien

3. montant légal

4. sous mot arabe

Important !

L‟etiquittage du montant légal se fait indépendamment de l‟equittage du montant de politesse pour éviter les chances d‟erreurs

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Un échantillon de la base de données du chèque arabe

Montant légal segmenté

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7/Validation :

L‟etiquittage est un outil pour prévenir contre les erreurs,Mais il est possible de trouver quelque erreurs surtout lorsque le montant est très grand, c‟est pour ça il faut vérifier la véracité d‟etiquittage.

Il faut compare le montant légal avec le montant de politesse et corriger les erreurs.

Chaque étiquette est traduit en sous-mot.

Chaque suite de sous-mot est traduit en mot.

La séquence de mot est traduit en valeur numérique.

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Quelque raison pour ne pas approuver

L‟etiquittage:

Le montant peut être couper lors de

l‟extraction et fournir des données inexactes.

Le montant peut contenir des fautes

d‟orthographe.

Il peut y avoir des sous-mot manquants dans

le montant original.

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8/Bases de données résultats:

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Cet effort de la recherche a produit plusieurs

bases de données :

montants légaux arabe (1,547 légal montants)

la Politesse monte base de données (1,547

politesse monte écrit dans Indien chiffres)

base de données des sous-mots arabe

(23,325 sous mots), et base de données des

chiffres indienne (9,865)


Distribution des classes du sous-mot validées

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L‟objectif de cette recherche est d‟essayer de

remplacer l‟employé de la banque par un

système pour la reconnaissance d‟écriture

arabe manuscrite des chèques pour éviter le

problème de saisie.

Avantage: On peut utiliser cette base dans

d‟autres domaines de recherche

Inconvénient: Cette base de données

construite seulement a partir des données

d‟un seul banque et ne traite pas des chiffres

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MERCIE POUR VOTRE

ATTENTIONS .

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