Segmentation de relevés de notes du baccalauréat Algérien

Abstract

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