Systèmes de reconnaissance automatique de caractères imprimés et manuscrits: Cas de gestion et de valorisation du patrimoine culturel Amazigh

Abstract

La culture amazighe constitue une “composante essentielle“ d'une identité marocaine multidimensionnelle, appelant à mettre en valeur et à préserver ce patrimoine pour perpétuer les aspects de la culture et des traditions amazighes auprès des générations futures. Sa promotion et la préservation de son héritage doit se faire avec des outils et des approches qui intègrent les technologies de l’information et de communication. De ce point, plusieurs recherches scientifiques s’intéressent au développement de systèmes d’information qui permettent de gérer efficacement les contenus amazighs pour que la culture et la langue amazighe ait droit de cité plein et entier sur le Web et dans le monde informatisé. Dans ce contexte, nos recherches scientifiques portent essentiellement sur le développement de systèmes de gestion ce patrimoine culturel. En effet, cette thèse a pour sujet la conception et le développement des systèmes informatiques de reconnaissance automatique de caractère et de l’écriture amazighe pour la gestion des contenus du patrimoine culturel amazigh. Afin de valider et tester nos approches, nos formalismes et nos systèmes développés, nous avons construit, dans un premier temps, une base de données de caractères amazighs manuscrits composée de plus de 25.000 caractères isolés écrits par 60 scripteurs différents. Par la suite, nous avons développé trois approches de reconnaissance automatique de l’écriture amazighe qui ont contribué à développer des systèmes de reconnaissance performants. En effet, La première approche est syntaxique. Elle utilise des automates à états finis pour reconnaitre les caractères amazighs imprimés. Cette approche a de bonnes performances sur notre base de données de caractères amazighes imprimés isolés. Cependant, elle présente des limites sur le traitement des caractères circulaires. Afin de remédier à ces limites, nous avons développé un deuxième système de reconnaissance de l'écriture amazighe basé sur la ligne centrale horizontale et les caractéristiques de la ligne centrale verticale du caractère. Ce second système utilise un réseau de neurones multicouches comme classifieur. Il a montré de bonnes performances à la fois sur la base de données de patterns de la graphie amazighe développée par l'IRCAM-Rabat et sur notre base de caractères manuscrits construite localement. La troisième approche développée est basée sur les modèles de Markov cachés et continus en utilisant les caractéristiques directionnelles. Cette approche a donné d’excellents résultats sur des bases de caractères testés. Enfin, nous avons réalisé une synthèse et une étude comparative sur les différents formalismes et approches développés pour la mise au point des travaux de recherche futurs.