Abstract FR:

Le probleme cle de la lecture automatique des caracteres manuscrits chaines ou de l'ecriture cursive est la segmentation d'un trace continu en elements constituants. Dans cette etude, nous proposons une methode de segmentation des mots ou chaines de caracteres en entites de haut niveau suffisamment stables pour etre independantes du scripteur et du vocabulaire. Cette phase de segmentation s'appuie sur le concept de prereconnaissance, c'est-a-dire d'un type de reconnaissance elementaire ne cherchant pas a proprement parler a reconnaitre de telles entites, mais seulement a detecter leur presence. Elle constitue le premier niveau d'un processus hierarchique d'identification qui comprend egalement une phase de reconnaissance des entites segmentees (par decision statistique ou structurelle) et, dans le cas de l'ecriture cursive, d'une phase d'analyse contextuelle. Cette methode permet de reconnaitre des mots de qualite mediocre, meme si certains caracteres sont manquants, errones ou peu lisibles car elle cherche prioritairement a extraite et reconnaitre les entites les plus fiables. Elle a ete appliquee a la reconnaissance des codes postaux manuscrits tout venant, ainsi qu'a la lecture des montants litteraux des cheques postaux et des noms de villes cursifs. Ces applications ont ete evaluees sur des bases de test significatives et ont donne des resultats prometteurs