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- W2261103205 abstract "Cette these traite de l'analyse et de la reconnaissance de documents administratifs. L'arrivee continue des documents nous a conduit a choisir une methodologie prenant en compte les experiences precedentes. Aussi, nous avons opte pour le raisonnement a partir de cas. A partir d'une structuration de base du document representant ses elements comme les adresses, les zones de montants et les tableaux, un modele du document est construit sous forme d'un graphe. Il correspond au probleme a resoudre. Ce probleme est ensuite compare a une base de cas de documents en utilisant le sondage de graphes. Si un cas de document similaire existe, alors il est adapte pour analyser et interpreter le cas courant. Sinon, une analyse structure par structure est effectuee en utilisant une base de cas de structures elementaires de documents. L'arrivee continue des donnees impose un mode d'apprentissage incremental, qui peut etre fait au fur et a mesure du traitement. Nous avons donc propose une amelioration d'un reseau de neurone incremental existant appele Incremental Growing Neural Gas. L'amelioration proposee consiste a prendre en compte uniquement le voisinage local du neurone le plus proche lors de la phase de creation d'un nouveau neurone. Le reseau propose a ete teste avec succes aussi bien sur des documents (factures, formulaires) que sur des donnees synthetiques. Cette these etant effectuee en collaboration avec l'entreprise ITESOFT, nous avons teste toutes les etapes de notre approche sur des cas reels." @default.
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