Reconnaissance des chiffres manuscrits Devanagari à l'aide d'un réseau neuronal

Au cours des cinquante derni res ann es, la reconnaissance des caract res anglais a t tudi e et les r sultats ont t tels qu'ils ont permis de produire des applications technologiques. Mais la m me approche ne peut pas tre utilis e dans le cas des langues indiennes en raison de la nature de la complication en termes de structure et de calcul. "L'hindi, la langue nationale de l'Inde ( crite en Devanagri), est la troisi me langue la plus populaire au monde apr s le chinois et l'anglais. La reconnaissance des caract res manuscrits Devanagri trouve de nombreuses applications dans diff rents domaines tels que la lecture d'adresses postales et de ch ques par voie lectronique. Plusieurs syst mes de reconnaissance de chiffres manuscrits ont t propos s et d velopp s au cours des derni res d cennies. Mais la robustesse et la pr cision de ces syst mes restent probl matiques en raison de la diversit des mod les d' criture, de la taille, de l'inclinaison, de l'encre et du style d' criture. Cet article propose donc une nouvelle approche pour la reconnaissance des chiffres manuscrits Devanagari, bas e sur des caract ristiques structurelles globales et locales. Un classificateur de r seau neuronal probabiliste (PNN) est utilis pour classer les chiffres Devanagari s par ment.