Étude des mécanismes d'adaptation et de rejet pour l'optimisation de classifieurs : Application à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en-ligne - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2007

Étude des mécanismes d'adaptation et de rejet pour l'optimisation de classifieurs : Application à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en-ligne

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Abstract

The aim of these work is to increase the classifier accuracy using two approaches : rejection and adaptation. The rejection allows to decide if the classifier answer is relevant or not. The diversity of the applications requiring this concept makes us to distinguish two main natures of reject with distinct goals: the confusion reject and the distance reject. We present a unified formalism AMTL to define them using reliability functions and reject thresholds. We also present an automatic on-line adaptation mechanism (ADAPT) to the writer's handwriting style for the recognition of isolated handwritten characters. The classifier is based on a fuzzy inference system (FIS). This FIS is composed of fuzzy prototypes which represent the intrinsic properties of the classes and it uses numeric conclusions. The proposed adaptation mechanism affects both the conclusions of the rules and the fuzzy prototypes of the premises by re-centering and re-shaping them. To increase the adaptation speed we propose to generate new data from previous samples inputed by the user. To validate these approaches, we propose several experimentation from simulations to real condition tests.
L'émergence de l'informatique nomade a rendu indispensable l'utilisation des interfaces orientées stylo sur des petits périphériques mobiles disposant de ressources limitées : l'utilisateur écrit et dessine directement des textes, des croquis, des commandes, etc. sur l'écran tactile du système. Pour permettre une mise en oeuvre conviviale et efficace de ces nouvelles modalités de communication, il est nécessaire de concevoir des moteurs de reconnaissance robustes et performants pour interpréter l'écriture manuscrite et les tracés graphiques. L'objectif de ces travaux est donc d'améliorer les performances des systèmes de reconnaissance existants en étudiant deux axes de recherches, le rejet et l'adaptation. Le premier axe de recherche, le rejet, permet de décider si la réponse du classifieur peut être considérée comme pertinente ou non. Pour cela il s'agit de délimiter le domaine de validité des connaissances du classifieur. Nous définissons différentes notions de rejet qui représentent différents cas d'utilisation du rejet : - le rejet de distance : la forme à reconnaître ne correspond pas du tout à une forme que le classifieur a appris à reconnaître, la réponse du classifieur ne peut donc être pertinente et il faut la rejeter ; - le rejet d'ambiguïté : la forme peut appartenir à deux classes distinctes, le classifieur ne peut pas prendre de décision sûre, il faut donc rejeter la forme. Pour mettre en oeuvre ces rejets, nous définissons une option générique de rejet utilisant la notion de fonctions de confiance qui permet, grâce à des seuils, de décider du rejet. Nous proposons un algorithme générique nommé AMTL pour fixer ces seuils avec ou sans contre-exemples disponibles. Nous démontrons les capacités de généralisation de notre approche en la comparant avec les solutions plus classiques. Notre approche est particulièrement efficace dans un contexte de ressources limitées. Le principe du second axe de recherche, l'adaptation, est de spécialiser automatiquement un système de reconnaissance de caractères conçu pour reconnaître l'écriture de n'importe quel utilisateur (système omni-scripteur) en un système spécialisé dans la reconnaissance de l'écriture d'une seule personne (système mono-scripteur), l'utilisateur principal du périphérique mobile. Cette adaptation se fait à la volée, c'est-à-dire au fur et à mesure de l'utilisation du système par le scripteur. Nous proposons une approche nommée ADAPT permettant de réaliser cette adaptation sur les systèmes d'inférence floue. Les prototypes flous du système sont déplacés, déformés et crées à la volée en tenant compte de tous les paramètres du classifieur. Pour améliorer encore l'efficacité de l'adaptation, nous proposons d'augmenter la quantité de données disponibles lors de l'adaptation pour éviter à l'utilisateur de saisir plusieurs dizaines de fois chaque caractère. Pour cela nous synthétisons de nouveaux caractères à partir de ceux déjà entrés par l'utilisateur en considérant les propriétés particulières de l'écriture manuscrite. Pour valider nos approches, nous proposons une série d'expérimentations dans différents contextes, depuis des conditions expérimentales idéales jusqu'à une utilisation en conditions réelles sur un périphérique mobile.
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Dates and versions

tel-00379228 , version 1 (28-04-2009)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00379228 , version 1

Cite

Harold Mouchère. Étude des mécanismes d'adaptation et de rejet pour l'optimisation de classifieurs : Application à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en-ligne. Interface homme-machine [cs.HC]. INSA de Rennes, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00379228⟩
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