GRETSI'03 19st GRETSI Symposium
on Signal and Image Processing
Paris   8 - 11 september 2003
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Title
Coopération modélisation-discrimination pour la reconnaissance d'écriture manuscrite
Author(s)
Lionel Prevost Universite Paris 6 LISIF/PARC
Alvaro Moises Universite Paris 6 LISIF/PARC
Christian Michel-Sendis Universite Paris 6 LISIF/PARC
Loic Oudot Universite Paris 6 LISIF/PARC
Maurice Milgram Universite Paris 6 LISIF/PARC
Rererences
vol. III, page 74
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Abstract

Dans cet article, nous présentons un classifieur hybride original. Un premier expert de modélisation détermine les deux classes les plus pertinentes en comparant le symbole inconnu à un ensemble exhaustif de symboles. Le second, discriminant, permet de lever les ambiguïtés. Cette architecture hybride exploite le fait que la "bonne" classe appartient le plus souvent aux deux classes les plus pertinentes trouvées par le premier classifieur. Les expérimentations, conduites sur une base de test de 20000 caractères manuscrits(62 classes), montrent que l'apport relatif de la coopération s'élève à 30%.
Edition : Télécom-Paris -- 2003