Université Lille1 - Sciences et Technologies Reconnaissance de caractères industriels par application d'un système de réseaux de neurones à boucle de rétroaction Industrial character recognition using neural networks system with a feedback loop 006.42 Reconnaissance optique des caractères Rétroaction (électronique) Réseaux neuronaux (informatique) Text Electronic Thesis or Dissertation fr La reconnaissance de caracteres en milieu industriel est confrontee aux problemes de la variete des supports utilises (metal, bois, papier,) et du type d'ecriture (jet d'encre, gravure,). L'etude presentee porte sur la conception d'un systeme de reconnaissance de caracteres qui possede les proprietes d'autoadaptation necessaires a la resolution de ces problemes. Le systeme propose est elabore a partir de deux reseaux de neurones et d'une boucle de retroaction. Le premier reseau permet d'extraire un modele binarise invariant quels que soient le materiau et le type de marquage et quelles que soient la position, la taille et l'orientation du caractere. Il est construit suivant une architecture a couches structurees decrivant une operation de vision et une operation de normalisation. Un second reseau supervise du type rbf realise la classification de ce modele. Ce reseau a ete concu pour permettre et faciliter la reconnaissance multifonte en prenant compte de la variete et de la specificite des polices utilisees en marquage industriel. En fonction de la qualite de reconnaissance, le systeme peut grace a la boucle de retroaction, apporter au premier reseau l'information necessaire a l'amelioration de la vision des caracteres. La premiere partie est une introduction a la reconnaissance de caracteres et aux systemes d'ocr, nous presentons ensuite en deuxieme partie une bibliographie sur les reseaux de neurones utilises en classification et en troisieme partie quelques reseaux de neurones utilises en reconnaissance invariante. Dans une quatrieme partie, nous presentons l'architecture de notre systeme et detaillons les concepts originaux tels que la notion de centre/voisinage developpee dans l'etage de vision, l'architecture de normalisation et la notion de forme introduite dans la phase d'apprentissage du reseau rbf. La cinquieme partie est consacree a l'analyse des performances du systeme applique a des cas reels. application/pdf 1 : 1 Mo https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-227.pdf Lecœuche Stéphane 1900-01-01 104559144 1998LIL10105 1998-01-01 Electronique Université Lille1 - Sciences et Technologies 026404184 Doctorat non oui Dubus Jean-Paul 030487722 ddc:000 ASCII PDF 9999