Reconnaissance de Graphiques en utilisant les Relations Spatiales et Analyse de la Forme

Dans l’état de l’art actuel, la reconnaissance de symboles signifie généralement la reconnaissance des symboles isolés. Cependant, ces méthodes de reconnaissance de symboles isolés ne sont pas toujours adaptés pour résoudre les problèmes du monde réel. Dans le cas des documents composites qui contiennent des éléments textuels et graphiques, on doit être capable d’extraire et de formaliser les liens qui existent entre les images et le texte environnant, afin d’exploiter les informations incorporées dans ces documents.Liés à ce contexte, nous avons d’abord introduit une méthode de reconnaissance graphique basée sur la programmation dynamique et la mise en correspondance de caractéristiques issues de la transformée de Radon. Cette méthode permet d’exploiter la propriété de cette transformée pour inclure à la fois le contour et la structure interne des formes sans utiliser de techniques de compression de la représentation du motif dans un seul vecteur et qui pourrait passer à côté d’informations importantes. La méthode surpasse en performances les descripteurs de forme de l’état de l’art, mais reste principalement adapté pour la reconnaissance de symboles isolés seulement. Nous l’avons donc intégrée dans une approche complètement nouvelle pour la reconnaissance de symboles basé sur la description spatio-structurelle d’un «vocabulaire» de primitives visuelles extraites. La méthode est basée sur les relations spatiales entre des paires de types étiquetés de ce vocabulaire (dont certains peuvent être caractérisés avec le descripteur mentionné précédemment), qui sont ensuite utilisées comme base pour construire un graphe relationnel attribué (ARG) qui décrit des symboles. Grâce à notre étiquetage des types d’attribut, nous évitons le problème classique NP-difficile d’appariement de graphes. Nous effectuons une comparaison exhaustive avec d’autres modèles de relations spatiales ainsi qu’avec l’état de l’art des approches pour la reconnaissance des graphismes afin de prouver que notre approche combine efficacement les descripteurs statistiques structurels et globaux et les surpasse de manière significative.Dans la dernière partie de cette thèse, nous présentons une approche de type sac de caractéristiques utilisant les relations spatiales, où chaque paire possible primitives visuelles est indexée par sa configuration topologique et les types visuels de ses composants. Ceci fournit un moyen de récupérer les symboles isolés ainsi que d’importantes parties connues de symboles en appliquant soit un symbole isolée comme une requête soit une collection de relations entre les primitives visuelles. Finalement, ceci ouvre des perspectives vers des processus de reconnaissance de symboles fondés sur le langage naturel

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