développement d'un systéme de comparaison de listes des notes - koull, mohammed fouad; berrim, abdellah (universty of elouedجامعة الوادي, 2020)
"يعد التعرف على الجداول من صور المستندات المطبوعة و تحليلها مجالا شائعا للبحث في التعرف على الأنماط و معالجة الصور. تتطلب الطرق الحالية للتعرف على الجداول درجة عالية من الانتظام و الدقة..و لا يزال الأداء بحاجة إلى تحسين كثير. في عملنا هذا نقدم نظاما لمقارنة قوائم نقاط امتحانات الطلبة يعتمد على طريقة التعرف على الأشكال و الحروف انطلاقا من نص مطبوع.تعتمد الدراسة على تحليل النص البصري و المعالجة المسبة للصورة للتقليل من الضوضاء و ذلك للحصول على صورة ثنائية. تليه عملية التقسيم عن طريق اللإسقاط الأفقي لعزل الخطوط، و الإسقاط العمودي لعزل الكلمات و تجزئة الكلمة إلى أشكال و الكشف عن مواضع هته الأخيرة. تتم عملية التصنيف بواسطة مكتبات خاصة و مجموعة من الخورزميات الخاصة بفلترة الصورة و تصحيح اتجاهها. و قد أظهرت النتائج أن النظام فعال للغاية و لكنه ليس بلال عيوب لتبين مرة أخرى محدودية التعرف على الأشكال المطبوعة التي يجب استكمال دراستها. ""La reconnaissance et l’analyse de tableaux sur des images de documents imprimés est un domaine de recherche populaire de la reconnaissance de formes et du traitement d’images. Les méthodes de reconnaissance de table existantes nécessitent généralement un degré élevé de régularité, et la robustesse doit encore être améliorée de manière significative Dans notre travail, on présente un système de comparaison des listes des notes basée sur une méthode de reconnaissance des chiffres imprimé à partir d’un texte imprimé. L’étude est reposée sur l’analyse optique du texte, un pré-traitement de l’image permet de réduire le bruit et de produire l’image binaire. La segmentation est fait par la projection horizontale isole les lignes, la projection verticale isole les mots, fragmente le mot en chiffres et détecte la position du chiffres. Le processus de classification est effectué par des bibliothèques spéciales, dont openCV et Tesseract, et un ensemble d’algorithmes pour le filtrage et la correction d’image ainsi que la correction de son orientation. Les résultats montrent que le système est assez performant, mais qu’il n’est pas impeccable, découvrent encore une fois la limite de la reconnaissance des chiffres et lettres imprimés qu’il faut donc compléter par une reconnaissance plus contextuelle."
mémouer de fin master infourmatique
Keywords: معالجة الصور. التعرف على الأنماط. التعلم العميق. التعرف على الأحرف. كشف حواف الصورة. فلترة الصور. الشبكات العصبية التألفية; Reconnaissance de formes, traitement de images, réseaux de neurones convolutifs, apprentissage profonde,filtrage d’image, détection des contours, reconnaissance optique de caractères (O.C.R)