Supervision : Patrick GALLINARI

Co-supervision : ARTIÈRES Thierry

Une approche générique pour la reconnaissance de signaux écrits en ligne

Cette thèse traite de la reconnaissance de l'écriture manuscrite en ligne et vise au dévelopement d'une approche générique pour la reconnaissnace de signaux en ligne. Partant des travaux exitants dans le domaine, la thèse est organisée autour de deux grands axes de recherche. Dans un premier temps, nous avons étudié les méthodes permettant l'extension d'un système de reconnaissance de caractères à la reconnaissance de phrases, intégrant la possibilité de rejeter tout ou partie du signal écrit pour cause d'ambiguité ou de faible confiance dans la reconnaisance. Le problème principal est un problème de complexité algorithmique. En nous inspirant de travaux dans le domaine de la reconnaissance automatique de parole nous avons envisagé et implémenté diverses solutions permettant de décoder avec un coût algorithmique raisonnable un signal écrit quelconque. Le second axe de recherche concerne le dévelopement d'une approche flexible pour la reconnaissance de signaux écrits en ligne. Le dévelopement de terminaux exploitant une interface stylo et correspondant à différents usages (assistants personnels, cahiers électroniques etc) induit des besoins variés en terme de moteurs de reconnaissance de signaux écrits. Nos travaux dans ce domaine ont consisté à développer une méthode capable de répondre à ces besoins divers du point de vue de la performance pure, de la capacité d'adaptation à l'utilisateur, et des ressources machines nécéssaires. Cette approche est basée sur trois idées simples qui sont : l'utilisation d'une représentation du signal de plus haut niveau, la construction complète de modèles de caractère à partir des données et le partage intensif des paramètres de modèles de caractère.

2001-2007 Publications

• 2007
  • Th. Artières, S. Marukatat, P. Gallinari : “On-line handwritten shape recognition using segmental Hidden Markov Models”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29 (2), pp. 205-217, (Institute of Electrical and Electronics Engineers) (2007)
• 2005
  • S. Marukatat, Th. Artières, P. Gallinari : “Une méthode générique pour la conception de moteurs de reconnaissance de symboles manuscrits en ligne”, Traitement du Signal, vol. 22 (3), pp. 223-237, (Lavoisier) (2005)
• 2004
  • S. Marukatat : “Une approche générique pour la reconnaissance de signaux écrits en ligne”, thesis, phd defence 04/23/2004, supervision Gallinari, Patrick, co-supervision : Artières, Thierry (2004)
  • S. Marukatat, Th. Artières, P. Gallinari : “A generic approach for on-line handwriting recognition”, 9^th IAPR International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Tokyo, Japan, pp. 401-406, (IEEE) (2004)
  • S. Marukatat, Th. Artières : “Handling spatial information in on-line handwriting recognition”, 9^th IAPR International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Tokyo, Japan, pp. 14-19, (IEEE) (2004)
  • S. Marukatat, Th. Artières, P. Gallinari : “Une approche générique pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite en-ligne”, Colloque International Francophone sur l'écrit et le Document (CIFED 2004), La Rochelle, France, pp. 183-186 (2004)
• 2003
  • S. Marukatat, R. Sicard, Th. Artières, P. Gallinari : “A Flexible recognition engine for complex on-line handwritten character recognition”, International Conference on Document Analysis and Recognition, Edinburgh, United Kingdom, pp. 1048-1052, (IEEE) (2003)
• 2002
  • S. Marukatat, Th. Artières, P. Gallinari : “Rejection Methods for Handwriting Sentence Recognition”, IWFHR 2002 - 8^th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Niagara, Canada, pp. 24-29, (IEEE) (2002)
  • Th. Artières, P. Gallinari, H. Li, S. Marukatat, B. Dorizzi : “From Character to Sentences: A Hybrid Neuro-Markovian System for On-Line Handwriting Recognition”, chapter in Hybrid Methods in Pattern Recognition, vol. 47, World Scientific Series on Machine Perception and Artificial Intelligence, (World Scientific Pub Co Inc) (2002)
• 2001
  • S. Marukatat, Th. Artières, P. Gallinari, B. Dorizzi : “Sentence recognition through hybrid neuro-markovian modelling”, ICDAR 2001 - 6^th International Conference on Document Analysis and Recognition, Seattle, WA, United States, pp. 731-735, (IEEE) (2001)