Résumé:
Le domaine de la reconnaissance de l’écriture arabe manuscrite a reçu un intérêt de recherche
intensif aux cours des deux dernières décennies et se concrétise aujourd’hui par un grand
nombre d’applications opérationnelles. Malgré ces avancées, le problème reste ouvert à la
recherche et à l’expérimentation à cause des caractéristiques morphologiques complexes du
manuscrit arabe qui sont à l’origine de la défaillance des traitements. Les travaux de recherches
présentés dans cette thèse s’inscrivent dans ce cadre et constituent une contribution au domaine
de la reconnaissance de l’écriture arabe manuscrite. Dans un premier temps, nous proposons une
approche globale basée sur une combinaison parallèle de classifieurs pour la reconnaissance hors
ligne de mots arabe manuscrits. Le système développé s’articule autour de quatre modules
distincts : prétraitement, extraction de primitives, classification basée sur deux types de
classifieurs : SVM et k plus proches voisins flou et un module de combinaison. Des expériences
ont été effectuées sur des images de la base de référence INF/ENIT ont montré l’efficacité du
système proposé.
En second temps, nous présentons un nouvel algorithme de segmentation en caractères des mots
arabes manuscrits. Cet algorithme est fruit d’une coopération entre un ensemble de règles
morphologiques spécifiques à l’écriture arabe (AMS) et un classifieur SVM mono classe, dont la
tache principale consiste à accepter ou rejeter les points de segmentation primaires générées par
le module AMS. Il a montré de bons résultats de segmentation sur des mots extraits de la base de
données de référence IFN/ENIT.
