Réalisation d'un système de lecture automatique des carctères de Tamazigh manuscrits par Deep Learning.

Abstract

Dans notre travail, nous avons utilisé le Deep Learning, plus précisément, les réseaux des neurones convolutionnels (CNN) pour la reconnaissance des caractères manuscrits de la langue Berbère. Les CNN sont des réseaux de neuronaux multicouches spécifiquement conçus pour les tâches de reconnaissance. Dans ce projet nous avons réalisé un système de lecture des caractères manuscrits par Deep Learning. Nous avons fait plusieurs tests pour choisir les meilleurs paramètres et la bonne structure, d'après une étude comparative nous avons choisi la bonne structure. Ensuite nous avons passé à la mise en œuvre réelle, le réseau utilisé dans l'application réelle est entrainé sur la base de données BBDS. Pour effectuer les tests en temps réels nous avons créé une application sur LabView et à l'aide d'une caméra notre système a pu identifier les lettres tifinagh sans difficulté.