Reconnaissance automatique des caractères tamahaqt en langue amazighe.

Abstract

Dans cette étude, nous avons exploré une méthode d'apprentissage automatique pour identifier les caracteres alphabétiques. Cette méthode s'appuie sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds, qui sont actuellement parmi les plus performants en matiere de classification d'images. Le modele que nous avons mis au point a été formé avec un ensemble de données compose d'images de lettres, enrichi grace a la coopération de l'Université de Tamanghasset. Les resultats obtenus ne sont pas entièrement satisfaisants, principalement a cause de plusieurs obstacles comme le manque de donnees et les limitations de stockage. Malgré ces d fficultés, le modèle a montré une amelioration progressive de ses performances sur l'ensemble de validation. En resumé, cette étude met en ´ evidence les défis et les opportunités dans le domaine de la reconnaissance des caracteres alphabétiques. Bien que les résultats soient modestes, il existé des perspectives prometteuses d'amelioration avec des ressources et des données appropriées.