La reconnaissance d’écriture manuscrite par des techniques des CNNs
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Date
2022
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Abstract
A ce jour, il existe de nombreux systèmes de la reconnaissance de l’écriture manuscrits, ces
systèmes ont deux axes majeurs, qui sont Détection de texte et Reconnaissance de texte.
Cependant, ces systèmes sont contrôlés par diverses conditions. Cette mémoire propose donc
une nouvelle méthode de reconnaissance d'écriture manuscrite basée sur un nouveau machine
Learning approche qui est l'apprentissage par transfert.
Notre méthode comprend une grande étape, qui est représentée dans keras-ocr, il est
implémenté avec CRAFT comme détecteur de texte et CRNN comme reconnaissance de texte,
le réseau neuronal récurrent convolutif en bref CRNN est un modèle très populaire pour la
reconnaissance de texte.
Notre méthode nous donne un résultat satisfaisant.