@mastersthesis {7302,
	title = {Un Syst{\`e}me de Reconnaissance de Formes Bas{\'e} sur une Approche Multi-Classifieurs},
	year = {2021},
	type = {Doctorat en sciences  },
	abstract = {
	Am{\'e}liorer la performance d{\textquoteright}un syst{\`e}me de reconnaissance de formes fait l{\textquoteright}objet de recherche dans de nombreuses disciplines. On obtient cette am{\'e}lioration par l{\textquoteright}optimisation dans les diff{\'e}rents partis du syst{\`e}me de reconnaissance de formes : les pr{\'e}traitements, l{\textquoteright}extraction des param{\`e}tres caract{\'e}ristique (primitives), la classification. Les travaux de recherche pr{\'e}sent{\'e}s dans cette th{\`e}se abordent le probl{\`e}me de la reconnaissance des chiffres arabe imprim{\'e}s et manuscrits. L{\textquoteright}objectif principal de ce travail est l{\textquoteright}am{\'e}lioration de la performance en terme de taux de reconnaissance par l{\textquoteright}application d{\textquoteright}un syst{\`e}me multi classificateur (MCS). Diff{\'e}rents classifieurs sont utilis{\'e}s (KPPV, PMC, SVM, LDA, Arbre de d{\'e}cision, Na{\"\i}ve Bayesien, Pseudo inverse), {\`a} l{\textquoteright}aide de diff{\'e}rents types de vecteurs de caract{\'e}ristiques extraite de l{\textquoteright}image. Enfin, comme les performances de MCS d{\'e}pendent des performances des classifieurs appliqu{\'e}e (les performances individuelles des classifieurs), et comme la performance d{\textquoteright}un classifieur d{\'e}pend ainsi des caract{\'e}ristiques utilis{\'e} l{\textquoteright}optimisation de l{\textquoteright}extractions des primitives pertinentes est {\'e}galement abord{\'e}e dans la th{\`e}se. Nous avons r{\'e}alis{\'e} plusieurs simulations pour {\'e}prouver les classifications, en introduisant des am{\'e}liorations dans les param{\`e}tres caract{\'e}ristiques et en faisant des combinaisons de classifieurs. Dans une premi{\`e}re partie, nous montrons l{\textquoteright}int{\'e}r{\^e}t de l{\textquoteright}utilisation des param{\`e}tres caract{\'e}ristique pertinente, {\`a} l{\textquoteright}aide des classifieur individuelle (s{\'e}par{\'e}, ind{\'e}pendants) comme source d{\textquoteright}inspiration pour la conception de nouveaux param{\`e}tres. Nous proposons en particulier une am{\'e}lioration de primitives pour la caract{\'e}risation des chiffres. On montre qu{\textquoteright}il est possible de d{\'e}velopper une solution efficace, {\`a} moindre co{\^u}t en terme de r{\'e}duction de vecteur caract{\'e}ristique et transformation g{\'e}om{\'e}trique. Donc, Le syst{\`e}me d{\'e}velopp{\'e} s{\textquoteright}articule autour de quatre modules distincts. Un module de pr{\'e}traitements, un d{\textquoteright}extraction des param{\`e}tres caract{\'e}ristique, un module de reconnaissance (classification) et un module de combinaison de classifieurs. Ce dernier est charg{\'e} de fusionner les sorties (d{\'e}cisions) de chaque classifieur basant sur des m{\'e}thodes (r{\`e}gles) de fusion. Les r{\'e}sultats obtenus sur les bases des chiffres imprim{\'e}s et la base MNIST des chiffres manuscrits sont prometteurs. Cette th{\`e}se apporte quelques contributions pour faire avancer notre compr{\'e}hension dans ce domaine de recherche en pleine expansion

},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/1905/},
	author = {Derdour, Khedidja}
}
