Dans cet article, nous etudions comment des donnees semi-synthetiques permettent d'evaluer finement les performances d'algorithmes ou de fournir des donnees d'apprentissage a un systeme de traitement ou d'analyse d'images de documents. Les images semi-synthetiques que nous generons reproduisent fidelement les defauts des documents anciens lies aux moyens d'impression anciens ou a la degradation de l'encre des caracteres. La premiere experimentation realisee dans cet article vise a comparer les performances de differents descripteurs texture dans l'optique d'une segmentation d'images. La seconde experience met en evidence le fait que l'utilisation d'images semi-synthetiques permet d'enrichir quantitativement et qualitativement une base d'apprentissage utilisee par une methode de prediction de resultats de binarisation d'images de documents et d'ameliorer les resultats de 15%.
['Van Cuong Kieu', 'Maroua Mehri', 'Vincent Rabeux', 'Nicholas Journet', 'Muriel Visani']
Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage