Discussion :

[etranger]

Bonjour tout le monde,

Je suis mathématicien et j'ai été chargé dans mon entreprise de me familiariser avec le traitement d'images. L’objectif étant d'ici quelques mois de développer une application de reconnaissance de texte ou de code bars.

Étant complément novice dans ce domaine, je demandes l'avis d'experts en ce qui concerne les ressources qui pourraient m'être utiles pour appréhender le sujet.

J'ai trouvé ce livre qui m'a l'aire une bonne entrée en matière. Des avis ? des recommandations ?

Merci d'avance.

[takout]

Bonjour,

à mon avis il faudrait déplacer ton topic dans la section traitement d'images tu aura sûrement plus de réponses.
Moi pour commencer j'ai préféré ce livre :
http://www.google.com/url?sa=t&rct=j...F0x2tw&cad=rja
Je l'ai bien aimé car il est clair et il permet de faire une mise en application direct des notions théoriques du traitements d'images.
Tu as dis que tu es mathématicien mais dans quels domaines, les maths c'est vaste !
Tu fais des maths théoriques, des maths appliquées ?
Si tu viens des stats je pense que ça ira.
Après as tu déjà fais des maths-info ?

[etranger]

Merci pour ta réponse.

Je ne sais pas si je peu déplacer le sujet, si un admin passe par là se serait sympa qu'il le fasse.

J'ai fait des maths théorique principalement, pas beaucoup de stats par contre (maths discrète, théorie des graphs, computer algebra, théorie algébrique des nombres, analyse, algèbre, topologie, optimisation, proba, combinatoire, analyse fonctionnelle ...), un cours de théorie de l'information et du codage, pas mal de programmation.

La partie programmation ne me pose pas de problème, et je pense avoir suffisamment de connaissance mathématiques pour se sujet (en tout cas pour ce que j'ai vu jusqu'à maintenant). C'est surtout une question de trouver les bonnes références, et de ne pas perdre du temps sur des sujet théoriques inutiles. Un ouvrage spécifique au code bar et autres codes visuels serait idéal par exemple.



Encore une fois merci pour ta réponse.

[takout]

Hum ! Je ne connais pas de livre qui traite exclusivement de la reconnaissance de forme pour les codes bar. Cherche sur le net des thèses qui traitent de la recherche d'image par le contenu, la reconnaissance de formes pour les textes manuscrits, ..., je pense que tu trouveras des choses intéressantes.
Pour la reconnaissance de formes les outils maths utilisés viennent de l'analyse (edo edp entre autres), de la géométrie et des statistiques pour la partie classification.
Tiens pour que tu es un petit aperçu de l'état de l'art :
http://www.google.com/url?sa=t&rct=j...LDPoIQ&cad=rja

[etranger]

Encore une fois je te remercie pour ta réponse. Je me suis procurer quelques livres dont "image processing : The fundamentals " et je vais essayer de faire le tri.

[takout]

De nada !

[I_believe_in_code]

L'OCR est un domaine extrêmement difficile. Les codes barre, je ne sais pas, mais la programmation de reconnaissance de texte, ça flingue vite un cerveau humain. Etre bon en maths est cela dit un avantage. Mais si tu dois programmer une application en partant de zéro, et si tu travailles seul dessus, tu vas en avoir pour plusieurs années de travail, un nombre incalculable de tentatives infructueuses... et bon courage pour que le code de la version "finale" soit assez rapide (d'ailleurs tu peux laisser tomber d'avance les langages sympas comme Python ou Java sur ce genre de projet).

A mon avis, en plus d'un livre sur les bases de l'analyse d'image ou du traitement d'image, il faudra chercher aussi des articles scientifiques, si possible des publications récentes, tant qu'à faire à l'aide de moteurs spécialisés (comme citeseer). Des thèses d'informatique sur le sujet, aussi.

Sur renseigner sur les algorithmes de clustering, qu'ils soient spécifiques à l'OCR ou non.

Mais peut-être pouvez-vous essayer des logiciels qui existent déjà, pour voir s'il est vraiment nécessaire d'en créer un nouveau ?

EDIT : pour le "plusieurs années de travail", ce n'est pas sûr. Cela dépend des types de documents à traiter (plus ils sont variés, plus ce sera difficile d'avoir une analyse qui marche pour tous), de la possibilité ou non d'une intervention humaine pour corriger une erreur de clustering, du temps de traitement disponible pour chaque page (s'il faut ne passer que six secondes sur chaque page, on sort ses algos de plus petite complexité, on oublie les techniques les plus sophistiquées, et on code en C et ASM)