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Glossaire

Reconnaissance de texte en scène (STR)

Qu’est-ce que Reconnaissance de texte en scène (STR) ?

La reconnaissance de texte en scène (Scene Text Recognition) lit le texte présent dans des photos et vidéos de l'environnement réel, par exemple sur des panneaux, des emballages ou des plaques d'immatriculation. Contrairement à l'OCR classique pour documents numérisés, elle doit gérer des perspectives obliques, un éclairage variable, des polices inhabituelles et des arrière-plans chargés. On procède souvent en deux étapes : localiser les zones de texte, puis reconnaître les caractères.

Thèmes

  • Vision par ordinateur
  • Reconnaissance de texte
  • Images

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Termes associés

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

La reconnaissance optique de caractères (Optical Character Recognition, OCR) convertit le texte présent dans des images, comme des numérisations, photos ou télécopies, en texte lisible par machine. C’est seulement ensuite que les documents peuvent être recherchés, copiés ou traités automatiquement. L’OCR moderne s’appuie sur des réseaux de neurones et reconnaît aussi des tableaux, des mises en page et parfois l’écriture manuscrite. Usages typiques : traitement des factures, numérisation d’archives, lecture de formulaires ; la qualité dépend fortement de celle de l’image.

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Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'IA dans lequel des ordinateurs analysent des images et des vidéos. Les tâches typiques consistent à détecter et localiser des objets, lire du texte dans des images ou mesurer des pièces. Cette technologie sert par exemple au contrôle qualité en production, aux systèmes d'aide à la conduite, à la logistique ou à l'imagerie médicale.

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  • apprentissage profond
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Reconnaissance d'images

La reconnaissance d'images est un domaine de la vision par ordinateur dans lequel un logiciel identifie ce que montre une image : objets, personnes, texte, logos ou scènes. Elle repose généralement sur des réseaux de neurones entraînés sur de nombreuses images annotées. Les applications vont du contrôle qualité en production au tri de photos de produits, jusqu'à l'aide à l'imagerie médicale. Pour les images de personnes, la protection des données et les biais possibles exigent une attention particulière.

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