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kerned letter
lettre crénée

for characters identified by the neural network with low scores, the post-processor attempts to find and separate adjacent characters which are kerned and characters which are touching
en ce qui concerne les caractères identifiés par le réseau neuronal avec un score faible, le post-processeur essaie de trouver et de séparer les caractères adjacents crénés et les caractères liés

character images which are to be sent to a neural network trained to recognize a predetermined set of symbols are first processed by an optical character recognition pre-processor which normalizes the character images. the output of the neural network is processed by an optical character recognition post-processor. the post-processor corrects erroneous symbol identifications made by the neural network. the post-processor identifies special symbols and symbol cases not identifiable by the neural network following character normalization. for characters identified by the neural network with low scores, the post-processor attempts to find and separate adjacent characters which are kerned and characters which are touching. the touching characters are separated in one of nine successively initiated processes depending upon the geometric parameters of the image. when all else fails, the post-processor selects either the second or third highest scoring symbol identified by the neural network based upon the likelihood of the second or third highest scoring symbol being confused with the highest scoring symbol.
des images de caractères à envoyer à un réseau neuronal formé pour reconnaître un ensemble prédéterminé de symboles, sont premièrement traitées à l'aide d'un pré-processeur de reconnaissance de caractères optiques, lequel normalise les images de caractère. la sortie du réseau neuronal est traitée par un post-processeur de reconnaissance de caractères optiques. le post-processeur corrige les identifications de symboles erronées effectuées par le réseau neuronal. le post-processeur identifie des symboles spéciaux ainsi que des casses de symbole non identifiables par le réseau neuronal après normalisation des caractères. en ce qui concerne les caractères identifiés par le réseau neuronal avec un score faible, le post-processeur essaie de trouver et de séparer les caractères adjacents crénés et les caractères liés. les caractères liés sont séparés dans un procédé parmi neuf procédés amorcés successivement selon les paramètres géométriques de l'image. quand tous les autres procédés échouent, le post-processeur sélectionne soit le second soit le troisième symbole ayant le score le plus élevé, identifié par le réseau neuronal sur la base de la probabilité d'une confusion entre le second et le troisième symbole ayant le score le plus élevé, et le symbole ayant le score le plus élevé.