Résumé:
La reconnaissance des mots arabes manuscrite reste un sujet de recherche vaste. Le travail présenté dans cette thèse est consacré à l’évaluation d’un système de reconnaissance hors-ligne de mots arabes manuscrits. Ces mots sont extraits de la base de donnée IFN / ENIT, cette dernièrecontient les images des mots qui représentent les noms des villes/villages tunisiennes.
Le système proposé utilise une méthode de reconnaissance globale, c'est-à-dire l’image vue comme une entité indivisiblesans segmentation des mots en caractères.
Afin de développer ce système, une opération de prétraitement est appliquée aux images de mots qu’est la normalisation de la taille.Ainsi que l’élimination des points diacritiques et des espaces blancs des colonnes et des lignes.
Dans le but d’extraire les primitives qui caractérisent les mots à classer, l'histogramme des gradients orientés (HOG) et le filtre de Gabor sont utilisées comme descripteurs pour l’extraction des caractéristiques, chacun d’eux a été exploité par le classifieur KPPV.
Les résultats montrent que le système proposé donne des résultats encourageants, qui sont comparables à ceux des meilleurs systèmes de reconnaissance des mots arabes manuscrits présentent dans la littérature.
