Cohorte de reseaux de neurones recurrents pour la reconnaissance de l'ecriture
Les methodes a l'etat de l'art de la reconnaissance de l'ecriture sont fondees sur des reseaux de neurones recurrents (RNN) a cellules LSTM ayant des performances remarquables. Dans cette these, nous proposons deux nouveaux principes la verification lexicale et la generation de cohorte afin d'attaquer les problemes de la reconnaissance de l'ecriture i) le probleme des grands lexiques et des decodages diriges par le lexique ii) la problematique de combinaison de modeles optiques pour une meilleure reconnaissance iii) la necessite de constituer de tres grands ensembles de donnees etiquetees dans un contexte d'apprentissage profond. La verification lexicale est une alternative aux decodages diriges par le lexique peu etudiee a cause des faibles performances des modeles optiques historiques (HMM) Nous montrons dans cette these qu'elle constitue une alternative interessante aux approches dirigees par le lexique lorsqu'elles s'appuient sur des modeles optiques tres performants comme les RNN LSTM. La generation de cohorte permet de generer facilement et rapidement un grand nombre de reseaux recurrents complementaires en un seul apprentissage. De ces deux techniques nous construisons et proposons un nouveau schema de cascade pour la reconnaissance de mots isoles, une nouvelle combinaison au niveau ligne LV ROVER et une nouvelle strategie d'auto apprentissage de RNN LSTM pour la reconnaissance de mots isoles. La cascade proposee permet de combiner avec la verification lexicale des milliers de reseaux et atteint des resultats a l'etat de l'art pour les bases Rimes et IAM. LV ROVER a une complexite reduite par rapport a l'algorithme original ROVER et permet de combiner des centaines de reseaux sans modele de langage tout en depassant l'etat de l'art pour la reconnaissance de lignes sur le jeu de donneesRimes. Notre strategie d'auto apprentissage permet d'apprendre a partir d'un seul reseau BLSTM et sans parametres grace a la cohorte et la verification lexicale, elle montre d'excellents resultats sur les bases Rimes et IAM.