Modélisation structurelle hiérarchique floue pour la reconnaissance des formes

En général une chaîne de reconnaissance de formes est faites de deux grandes étapes : l'extraction de primitives et leur classication. Après avoir développé toutes les pistes statistiques modélisant les propriétés géométriques et de formes, les travaux de recherche actuelles cherchent à atteindre la structure organisationnelle des objets. Ainsi, les approches structurelles, à base de graphes d'attributs par exemple, permettent d'ordonner les primitives selon leur propriétés géométriques et/ou topologiques pour eectuer une classication guidée par le contexte. Malheureusement le handicap de ces méthodes est d'être très sensible aux imperfections de traits, déformations des formes et autres bruits structurels. L'apparition de la logique oue à l'initiative de L.A.Zadeh, nous donne des outils intéressants pour décrire l'incertitude, l'ambiguïté et plus généralement le vague. L'apport d'une telle approche dans une démarche structurelle est de pouvoir prendre en compte la variabilité liée à chaque individu en conservant l'information topologique liée à l'identication ou la reconnaissance. Dans le domaine de la reconnaissance de caractères, c'est Chan & Cheung qui introduisirent en 1992 le graphe d'attribut ous permettant de calculer des similarités entre une forme et un modèle dans le cadre de la reconnaissance de symboles chinois. Cette approche reste cependant limitée à des caractères particuliers supportant une description simple (décomposition en segments élémentaires). Dès lors que l'on veut l'étendre à une forme plus complexe, les attributs ous simples sont insuffisant En s'inspirant des travaux réalisés dans le cadre des descriptions syntaxiques, nous proposons de décrire les primitives et leurs relations par des arbres linguistiques flous. L'avantage d'une telle solution est d'être générique et de permettre l'adaptation du système à l'application. Nous présentons le formalisme d'une telle modélisation avec une méthode d'appariement associée ainsi que des résultats obtenus sur des caractères hiéroglyphiques.