Reconnaissance des chiffres manuscrits à base des machines à vecteurs de supports

Abstract

ان التعرف على الارقام المكتوبة بخط اليد أصبح يلعب دورا هاما في العالم وذلك بجعل الآلة ذكية قادرة على حل المشاكل المعقدة مثل التعرف على الارقام الموجودة في )وصل عدادات الكهرباء والغاز، الصكوك البريدية والبنكيبة... الخ ( ، فبالرغم من المحاولات الكثيرة لتحقيق هذا لاتوجد لحد الآن آلة تستطيع التعرف 011 % على الأرفام المكتوبة بخط اليد. يرتكز عملنا في هذه المذكرة على التعرف التلقائي على الأرقام المكتوبة بخط اليد، النهج المقترح من طرفنا يتكون أساسا من خطوتين مهمتين: استخراج الخصائص وتصنيف وحدات الصورة باستخدام طريقة تعلم جديدة :) SVM (. وقد أجرينا دراسة مقارنة باستخدام SVM واختبار مختلف الأنوية ) 10 (: قوس، متعدد الحدود والخطية. النهج المقترح تم تجربته على صور الأرقام المكتوبة بخط اليد واظهرت جميع التجارب التي اجريت معدل جيد للتعرف على الارقام. كلماتLa reconnaissance de chiffres manuscrits présente un défi très grand et joue un rôle très important dans le monde actuel pour rendre les machines capable de connaitre comme un homme et capable de résoudre des problèmes complexes tel que la reconnaissance de chiffres du (chèque bancaire, relevé des compteurs d’électricité, gaz et eau, etc.....). Malgré les tentatives de rendre la machine apprendre comme les humains, Mais jusqu’aujourd’hui, aucune machine capable de comprendre 100% de reconnaissance de chiffres manuscrits. Les travaux de ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la reconnaissance automatique des chiffres manuscrits. L’approche proposée se compose essentiellement de deux étapes : extraction de caractéristiques et classification des pixels de l’image en utilisant une nouvelle méthode d'apprentissage: les machines à vecteurs de support (SVM). Une étude comparative a été menée avec l'utilisation de la méthode SVM et essai de différents noyaux (03) : Gaussien, polynomial et linéaire. L’approche proposée a été testée sur des images de chiffres manuscrits et a montré pour l’ensemble