Détection et localisation de texte dans les images de scènes naturelles : Application à la détection des plaques d'immatriculation marocaines

Abstract

La détection et localisation de texte constitue une étape principale dans les systèmes de reconnaissance de texte et dans plusieurs applications telles que la recherche sur le Web, l’indexation basée sur le contenu, la classification, et la récupération de données. Toutefois, c’est une tâche difficile à accomplir étant donnée les variations du texte dues aux différences de tailles, de styles, d’orientations et d’alignements, ainsi qu’à la complexité de l’arrière plan de l’image. Dans l’objectif de surmonter ces contraintes, nos travaux de thèse ont pour fin de présenter une méthode robuste et efficace pour la détection et localisation de texte dans les images. Dans la présente thèse, nous allons proposer deux méthodes de détection de texte dans les images, la première est basée sur la texture alors que la deuxième est basée sur la caractéristique du gradient du texte présent dans l’image. La validation de nos approches est établie par des expérimentations sur le corpus d’image ( International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)2003) afin d’évaluer leurs performances par rapport aux méthodes existantes dans la littérature. Ces expérimentations ont montré la robustesse et l’efficacité des méthodes proposées par rapport à l’existant. Nous montrons l’utilisation de la détection de texte dans une application qui est la détection des plaques d’immatriculation de véhicules au Maroc. Les statistiques données par les résultats des expérimentations réalisées prouvent que les approches proposées dans cette thèse sont efficaces et faisables, et améliorent la qualité de la détection des plaques d’immatriculation de véhicules dans les images couleurs.