Abstract:
La reconnaissance de chiffres manuscrits présente un défi très grand et joue un rôle très important dans le monde actuel pour rendre les machines capables de connaitre comme un homme et capable de résoudre des problèmes complexes tel que la reconnaissance de chiffres du (chèque bancaire, relevé des compteurs d’électricité, gaz et eau, etc.…).
Les travaux de ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la reconnaissance automatique des chiffres manuscrits. L’approche proposée consiste à utiliser un CNN pour reconnaitre les chiffres en utilisant la base MNIST. Notre modèle a été entrainé avec succès avec un taux de reconnaissance qui vaut 97.03%.
