Abstract FR:

Nous sommes habitues a ecrire des expressions mathematiques contenant des fractions, des integrales, des indices ou des exposants mais il n'existe aucun moyen convivial d'entrer ces expressions dans un ordinateur. L'utilisation d'un stylo et d'une tablette a digitaliser comme interface entre l'homme et la machine est le moyen le plus simple et le plus naturel pour realiser cette tache. Mais elle necessite la mise au point de systemes de reconnaissance d'autant plus performants qu'ils seront confrontes a toute une serie de problemes neufs qui n'apparaissent pas en reconnaissance d'ecriture classique, fut-elle cursive. Citons en particulier l'aspect bidimensionnel caracteristique des objets mathematiques et l'absence de contraintes lexicales (materialisees par un dictionnaire) qui permettent generalement d'optimiser les performances de reconnaissance en corrigeant les erreurs de classification. Nous proposons ici un systeme de reconnaissance base sur une modelisation exhaustive des allographes de caracteres ; allographes dont la variete et l'heterogeneite constituent - dans un contexte omniscripteur - le principal obstacle a un comportement robuste des classifieurs dynamiques. Cette modelisation est realisee grace a un algorithme de clustering original qui effectue une agglomeration competitive des references en clusters. Ces derniers sont finalement representes par un prototype ou un groupe de prototypes utilises pour la classification de type k-plus-proches-voisins. Le processus de modelisation est repris, non plus sur les caracteres dynamiques mais sur leur representation statique. Les informations contenues dans les donnees dynamiques et statiques sont tres differentes, ce qui assure une relative orthogonalite aux deux classifieurs ainsi obtenus. Plusieurs methodes de fusion de ces classifieurs ont ete eprouvees, portant les performances de l'ensemble a un haut niveau de reconnaissance. De plus le caractere particulierement souple du systeme offre des possibilites d'evolution et d'adaptation optimales. L'utilisation pertinente des proprietes spatiales et temporelles du signal dynamique permet de realiser une segmentation bidimensionnelle robuste des expressions mathematiques aboutissant a l'analyse de la structure de ces dernieres.