Les trente ans de la revue Études et Documents Berbères
Le but de cet article est une contribution à l’élaboration de l’état de l’art de la reconnaissance de documents papiers imprimés ou manuscrits. Ces systèmes sont connus commercialement par les systèmes OCR (Optical Character Recognition). En effet l’évolution continue des capteurs d’acquisition fait...
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| פורמט: | Article ou chapitre numérique |
| שפה: | Français |
| יצא לאור: |
2015
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| גישה מקוונת: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
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cairn-EDB_034_0213EDBÉtudes et Documents Berbères https://shs.cairn.info/revue-etudes-et-documents-berberes-2015-1-page-213?lang=fr https://doi.org/10.3917/edb.034.0213 Les trente ans de la revue Études et Documents Berbères Ould-Braham, Ouahmi2015 fre Études et Documents Berbères | 34 | 1 | 2015-01-23 | p. 213-216 | 0295-5245 EDB_0349 Le but de cet article est une contribution à l’élaboration de l’état de l’art de la reconnaissance de documents papiers imprimés ou manuscrits. Ces systèmes sont connus commercialement par les systèmes OCR (Optical Character Recognition). En effet l’évolution continue des capteurs d’acquisition fait de ces systèmes une alternative précieuse à la saisie manuelle pour un objectif de gain de productivité et dans une optique de partage de l’information à même de garantir un profit élargi à toute la zone nord-africaine, y compris le Sahel. Nous présenterons les capacités de ces systèmes et leurs limites. Nous nous attarderons sur les techniques d’évaluations automatiques de ces systèmes dans un triple objectif : (1) adaptation optimale des paramètres, (2) choix du meilleur système OCR en fonction des documents à traiter et du type d’écriture à analyser, (3) obtention d’un meilleur gain de ces systèmes sans avoir besoin d’une double correction humaine. Enfin, nous ouvrirons l’architecture vers l’avenir en présentant plusieurs techniques de combinaison pour augmenter la performance globale du système OCR.Cairn free access |
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Français |
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Le but de cet article est une contribution à l’élaboration de l’état de l’art de la
reconnaissance de documents papiers imprimés ou manuscrits. Ces systèmes
sont connus commercialement par les systèmes OCR (Optical Character
Recognition). En effet l’évolution continue des capteurs d’acquisition fait de
ces systèmes une alternative précieuse à la saisie manuelle pour un objectif
de gain de productivité et dans une optique de partage de l’information à même
de garantir un profit élargi à toute la zone nord-africaine, y compris le Sahel.
Nous présenterons les capacités de ces systèmes et leurs limites. Nous nous
attarderons sur les techniques d’évaluations automatiques de ces systèmes dans
un triple objectif :
(1) adaptation optimale des paramètres,
(2) choix du meilleur système OCR en fonction des documents à traiter et du
type d’écriture à analyser,
(3) obtention d’un meilleur gain de ces systèmes sans avoir besoin d’une
double correction humaine.
Enfin, nous ouvrirons l’architecture vers l’avenir en présentant plusieurs
techniques de combinaison pour augmenter la performance globale du système
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Ould-Braham, Ouahmi |
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