Identification hors ligne de scripteurs utilisant des manuscrits en Arabe : une analyse locale des petits fragments du texte basée sur les descripteurs de texture

Abstract

Les systèmes d'identification de scripteurs visent à reconnaître l'identité de la personne rédactrice d'un manuscrit et peuvent être exploités dans plusieurs domaines comme l'analyse des manuscrits anciens, la psychologie, la criminalistique et d'autres domaines qui sont considérés plus critiques et très sollicités dans notre vie quotidienne comme le domaine judiciaire et bancaire. Les travaux de cette thèse portent sur la proposition d'une nouvelle approche d'identification de scripteurs qui se focalise sur l'étude du script Arabe vu les faibles résultats obtenus par la majorité des systèmes utilisant ce script et les difficultés rencontrées lors du traitement des écritures liées (comme l'Arabe) dans le domaine de reconnaissance de scripteurs. En s'inspirant de l'efficacité des petits fragments dans la caractérisation de l'écriture individuelle et la rapidité du calcul et de la comparaison entre les histogrammes des descripteurs de texture, nous proposons une nouvelle méthode pour l'identification de scripteurs qui surmonte les inconvénients de la complexité de systèmes à base des petits fragments tout en gardant leur avantage d'obtenir des taux d'identification élevés. En effet, notre approche proposée se base sur la représentation des petits fragments de l'écriture manuscrite par les histogrammes de l'un des trois descripteurs de texture suivants : LBP (Local Binary Patterns), LTP (Local Ternary Patterns) et LPQ (Local Phase Quantization). Le résultat obtenu par notre système proposé à base du descripteur LPQ surpasse les résultats publiés dans les travaux de l'état de l'art relatifs au script Arabe et garde un taux d'identification comparable à ceux réalisés par les autres systèmes à base du script Latin. Enfin, nous entamons deux nouveaux champs d'application pour l'identification de scripteurs : l'identification de scripteur dans un environnement multi-scripts Arabe/Anglais et la prédiction du genre de scripteurs, et ce en adaptant notre système proposé et présentent les résultats de notre participation à la compétition "MSWIGC" organisée durant la conférence internationale ICDAR 2015.