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(2004)
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Système TDNN / HMM de reconnaissance de mots cursifs en ligne à apprentissage simplifié
Emilie Poisson, Christian Viard-Gaudin, Pierre-Michel Lallican
(21/06/2004)

Un système hybride, combinant un réseau de neurones à convolution et des modèles de Markov à états cachés est proposé dans cet article. Il étend à la reconnaissance mot un précédent système dédié à la reconnaissance de caractères isolés [Poi 02]. L'architecture globale du système est présentée ici, ainsi que l'étape d'apprentissage qui se fait directement au niveau mot bien que l'approche soit de type analytique avec construction dynamique des modèles-mots par concaténation des modèles-lettres. Pour cela, une fonction objectif maximisant l'information mutuelle entre le mot à reconnaître et les mots reconnus est utilisée. Il est possible dans ces conditions de rétropropager dans le réseau de neurones, le gradient de cette fonction de coût sans avoir à disposer d'exemples étiquetés au niveau caractères. Les expériences réalisées montrent la convergence du système global même avec une initialisation aléatoire du réseau de neurones qui sert à reconnaître les caractères.
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication/Ingénierie des systèmes d'information
Semaine du Document Numérique (SDN 2004). Conférence Internationale Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED 04). Système hybride neuro-markovien – TDNN – HMM – reconnaissance de mots cursifs en ligne.

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