Abstract FR:

Face a la complexite de l'ecriture, nous cherchons dans cette these a explorer de nouvelles voies de recherche tant dans l'analyse des problemes poses a la reconnaissance que dans la definition de l'extraction du trace. En nous basant sur le principe que rien ne doit etre neglige pour ameliorer les taux de reconnaissance, nous mettons en evidence les notions de continuum, de contexte morphologique puis la preponderance de la description sur la technique de classification. Suite a ce constat et devant les lacunes des techniques d'extraction existantes, nous focalisons notre travail sur l'extraction d'une representation adaptee a la reconnaissance de l'ecriture. La solution proposee consiste a exploiter la richesse des images multi-niveaux de gris afin de contourner le paradoxe selon lequel il faut reconnaitre pour segmenter et segmenter pour reconnaitre. Apres une premiere approche traitant le trace comme un signal possedant des evolutions remarquables, nous proposons un modele complet base sur une perception dynamique des evenements du trace. Il devient alors possible de realiser conjointement la segmentation et la reconnaissance du trait. Lorsque le trace ne se conforme pas au modele de trait isole, la segmentation s'appuie alors sur la coherence des differentes derivees de la matrice de luminances. Le systeme developpe ne requiert qu'un petit nombre de parametres significatifs et fournit une representation mixte decomposee en segments de traits et perturbations. Ces composantes sont basees respectivement sur des listes de points squelettes et contours auxquelles sont associes des attributs numeriques et symboliques. Cette richesse de representation permet alors d'envisager une grande variete de descriptions tant pour des reconnaissances statistiques que structurelles. Cette methode a ete validee sur une base de plus d'un millier de mots. La robustesse du resultat est egalement presentee a partir de numerisations de mauvaise qualite ainsi que sur une image synthetisant les difficultes du trace