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• W65909059 abstract "Mes travaux de these s’inscrivent dans le cadre du projet ANR GRAPHEM1 (Graphemebased Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age Manuscripts). Ilspresentent une contribution methodologique applicable a l'analyse automatique des ecrituresanciennes pour assister les experts en paleographie dans le delicat travail d’etude et dedechiffrage des ecritures.L’objectif principal est de contribuer a une instrumetation du corpus des manuscritsmedievaux detenus par l’Institut de Recherche en Histoire des Textes (IRHT – Paris) en aidantles paleographes specialises dans ce domaine dans leur travail de comprehension de l’evolutiondes formes de l’ecriture par la mise en place de methodes efficaces d’acces au contenu desmanuscrits reposant sur une analyse fine des formes decrites sous la formes de petits fragments(les graphemes). Dans mes travaux de doctorats, j’ai choisi d’etudier la dynamique del’element le plus basique de l’ecriture appele le ductus2 et qui d’apres les paleographes apportebeaucoup d’informations sur le style d’ecriture et l’epoque d’elaboration du manuscrit.Mes contributions majeures se situent a deux niveaux : une premiere etape de pretraitementdes images fortement degradees assurant une decomposition optimale des formes en graphemescontenant l’information du ductus. Pour cette etape de decomposition des manuscrits, nousavons procede a la mise en place d’une methodologie complete de suivi de traits a partir del’extraction d’un squelette obtenu a partir de procedures de rehaussement de contraste et dediffusion de gradients. Le suivi complet du trace a ete obtenu a partir de l’application des reglesfondamentales d’execution des traits d’ecriture, enseignees aux copistes du Moyen Age. Il s’agitd’information de dynamique de formation des traits portant essentiellement sur des indicationsde directions privilegiees.Dans une seconde etape, nous avons cherche a caracteriser ces graphemes par desdescripteurs de formes visuelles comprehensibles a la fois par les paleographes et lesinformaticiens et garantissant une representation la plus complete possible de l’ecriture d’unpoint de vue geometrique et morphologique. A partir de cette caracterisation, nous avonspropose une approche de clustering assurant un regroupement des graphemes en classeshomogenes par l’utilisation d’un algorithme de classification non-supervise basee sur lacoloration de graphe. Le resultat du clustering des graphemes a conduit a la formation dedictionnaires de formes caracterisant de maniere individuelle et discriminante chaque manuscrittraite. Nous avons egalement etudie la puissance discriminatoire de ces descripteurs afin d’obtenir la meilleure representation d’un manuscrit en dictionnaire de formes. Cette etude a etefaite en exploitant les algorithmes genetiques par leur capacite a produire de bonne selection decaracteristiques.L’ensemble de ces contributions a ete teste a partir d’une application CBIR sur trois bases demanuscrits dont deux medievales (manuscrits de la base d’Oxford et manuscrits de l’IRHT, baseprincipale du projet), et une base comprenant de manuscrits contemporains utilisee lors de lacompetition d’identification de scripteurs d’ICDAR 2011. L’exploitation de notre methode dedescription et de classification a ete faite sur une base contemporaine afin de positionner notrecontribution par rapport aux autres travaux relevant du domaine de l’identification d’ecritures etetudier son pouvoir de generalisation a d’autres types de documents. Les resultats tresencourageants que nous avons obtenus sur les bases medievales et la base contemporaine, ontmontre la robustesse de notre approche aux variations de formes et de styles et son caractereresolument generalisable a tout type de documents ecrits." @default.
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