Résumé:
La numérisation et la dématérialisation des archives est une tendance actuelle d’un grand
nombre d'organisations et d’administrations. En effet, la simple numérisation permet de
transformer un document papier en une image numérique mais elle n’est pas suffisante pour
répondre aux besoins des organisations. Elle doit être accompagnée par des techniques
facilitant leur analyse automatique.
Le présent travail s’inscrit dans ce contexte. Nous nous intéressons ici à analyser un type
particulier de documents, à savoir les relevé de notes du baccalauréat (bac) algérien, qui
constituent une des pièces les plus importants dans le dossier de l’étudiant, afin de reconnaitre
leur structure physique, c'est à dire d'en extraire les différentes entités et informations
constituant ces documents.
Cependant, une approche de segmentation des relevés de notes du baccalauréat a été proposée
ici. L'approche proposée est une approche de segmentation hybride. Elle commence par
l’application de plusieurs prétraitements afin d’améliorer la qualité des documents d’entrée.
Après, l’algorithme RLSA est utilisé pour séparer la bordure du relevé car il n’a pas
d’importance. Ensuite, une première détection des lignes du texte est effectuée et les lignes
détectées sont regroupées en blocs par application de nouveau de l'algorithme RLSA. Les
blocs textuels sont ensuite identifiés en se basant sur l'analyse des profils de projection et
leurs lignes sont extraites. Finalement, les blocs non textuels sont réparties en tableaux ou
graphiques à l’aide de la transformée de Radon.
Plusieurs tests ont été effectués sur un corpus local d'images de test afin d'évaluer les
performances du système développé et les résultats obtenus sont encourageants.
Le travail présenté dans ce mémoire fait l'objet d'une communication, et l'article a été
sélectionné parmi les meilleurs papiers et suggéré pour publication dans une revue
internationale
