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Thesis

French

ID: <

10670/1.l1kfui

>

Where these data come from
Segmentation d'images de documents manuscrits composites : application aux documents de chimie

Abstract

Cette thèse traite de la segmentation structurelle de documents issus de cahiers de chimie. Ce travail est utile pour les chimistes en vue de prendre connaissance des conditions des expériences réalisées. Les documents traités sont manuscrits, hétérogènes et multi-scripteurs. Bien que leur structure physique soit relativement simple, une succession de trois régions représentant : la formule chimique de l’expérience, le tableau des produits utilisés et un ou plusieurs paragraphes textuels décrivant le déroulement de l’expérience, les lignes limitrophes des régions portent souvent à confusion, ajouté à cela des irrégularités dans la disposition des cellules du tableau, rendant le travail de séparation un vrai défi. La méthodologie proposée tient compte de ces difficultés en opérant une segmentation à plusieurs niveaux de granularité, et en traitant la segmentation comme un problème de classification. D’abord, l’image du document est segmentée en structures linéaires à l’aide d’un lissage horizontal approprié. Le seuil horizontal combiné avec une tolérance verticale avantage le regroupement des éléments fragmentés de la formule sans trop fusionner le texte. Ces structures linéaires sont classées en Texte ou Graphique en s’appuyant sur des descripteurs structurels spécifiques, caractéristiques des deux classes. Ensuite, la segmentation est poursuivie sur les lignes textuelles pour séparer les lignes du tableau de celles de la description. Nous avons proposé pour cette classification un modèle CAC qui permet de déterminer la séquence optimale d’étiquettes associées à la séquence des lignes d’un document. Le choix de ce type de modèle a été motivé par sa capacité à absorber la variabilité des lignes et à exploiter les informations contextuelles. Enfin, pour le problème de la segmentation de tableaux en cellules, nous avons proposé une méthode hybride qui fait coopérer deux niveaux d’analyse : structurel et syntaxique. Le premier s’appuie sur la présence des lignes graphiques et de l’alignement de texte et d’espaces ; et le deuxième tend à exploiter la cohérence de la syntaxe très réglementée du contenu des cellules. Nous avons proposé, dans ce cadre, une approche contextuelle pour localiser les champs numériques dans le tableau, avec reconnaissance des chiffres isolés et connectés. La thèse étant effectuée dans le cadre d’une convention CIFRE, en collaboration avec la société eNovalys, nous avons implémenté et testé les différentes étapes du système sur une base conséquente de documents de chimie

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