@article {7182,
	title = {Multiple Features Extraction and Classifiers Combination Based Handwriting Digit Recognition},
	journal = {International Journal on Electrical Engineering and Informatics},
	volume = {13},
	number = {1},
	year = {2021},
	abstract = {In this paper, we present a system for handwriting digit recognition using different invariant features extraction and multiple classifiers. In the feature extraction we use four types: cavities, Zernike moments, Hu moments, Histogram of Gradient (HOG). Firstly, the features are used independently by five classifiers: K-nearest neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM) one versus one, SVM one versus all, Decision Tree, MLP. Then to achieve the best possible classification performance in terms of recognition rate, three methods of classifiers Combination rule employed: majority vote, Borda count and maximum rule. Experiments are performed on the well-known MNIST database of handwritten digits. The results demonstrated that the combination of KNN using HOG features with SVMOVA using Zernike moments by Borda count rule have considered to be good based on a geometric transformation invariance.},
	url = {https://www.proquest.com/openview/72acbcf9bceca23bc38c7d1df8734acb/1?pq-origsite=gscholar\&cbl=316223},
	author = {Derdour, Khedidja and Mouss, Leila-Hayet and Bensaadi, Rafik}
}
@mastersthesis {7302,
	title = {Un Syst{\`e}me de Reconnaissance de Formes Bas{\'e} sur une Approche Multi-Classifieurs},
	year = {2021},
	type = {mastersDoctorat en sciences},
	abstract = {Am{\'e}liorer la performance d{\textquoteright}un syst{\`e}me de reconnaissance de formes fait l{\textquoteright}objet de recherche dans de nombreuses disciplines. On obtient cette am{\'e}lioration par l{\textquoteright}optimisation dans les diff{\'e}rents partis du syst{\`e}me de reconnaissance de formes : les pr{\'e}traitements, l{\textquoteright}extraction des param{\`e}tres caract{\'e}ristique (primitives), la classification. Les travaux de recherche pr{\'e}sent{\'e}s dans cette th{\`e}se abordent le probl{\`e}me de la reconnaissance des chiffres arabe imprim{\'e}s et manuscrits. L{\textquoteright}objectif principal de ce travail est l{\textquoteright}am{\'e}lioration de la performance en terme de taux de reconnaissance par l{\textquoteright}application d{\textquoteright}un syst{\`e}me multi classificateur (MCS). Diff{\'e}rents classifieurs sont utilis{\'e}s (KPPV, PMC, SVM, LDA, Arbre de d{\'e}cision, Na{\"{\i}ve Bayesien, Pseudo inverse), {\`a} l{\textquoteright}aide de diff{\'e}rents types de vecteurs de caract{\'e}ristiques extraite de l{\textquoteright}image. Enfin, comme les performances de MCS d{\'e}pendent des performances des classifieurs appliqu{\'e}e (les performances individuelles des classifieurs), et comme la performance d{\textquoteright}un classifieur d{\'e}pend ainsi des caract{\'e}ristiques utilis{\'e} l{\textquoteright}optimisation de l{\textquoteright}extractions des primitives pertinentes est {\'e}galement abord{\'e}e dans la th{\`e}se. Nous avons r{\'e}alis{\'e} plusieurs simulations pour {\'e}prouver les classifications, en introduisant des am{\'e}liorations dans les param{\`e}tres caract{\'e}ristiques et en faisant des combinaisons de classifieurs. Dans une premi{\`e}re partie, nous montrons l{\textquoteright}int{\'e}r{\^e}t de l{\textquoteright}utilisation des param{\`e}tres caract{\'e}ristique pertinente, {\`a} l{\textquoteright}aide des classifieur individuelle (s{\'e}par{\'e}, ind{\'e}pendants) comme source d{\textquoteright}inspiration pour la conception de nouveaux param{\`e}tres. Nous proposons en particulier une am{\'e}lioration de primitives pour la caract{\'e}risation des chiffres. On montre qu{\textquoteright}il est possible de d{\'e}velopper une solution efficace, {\`a} moindre co{\^u}t en terme de r{\'e}duction de vecteur caract{\'e}ristique et transformation g{\'e}om{\'e}trique. Donc, Le syst{\`e}me d{\'e}velopp{\'e} s{\textquoteright}articule autour de quatre modules distincts. Un module de pr{\'e}traitements, un d{\textquoteright}extraction des param{\`e}tres caract{\'e}ristique, un module de reconnaissance (classification) et un module de combinaison de classifieurs. Ce dernier est charg{\'e} de fusionner les sorties (d{\'e}cisions) de chaque classifieur basant sur des m{\'e}thodes (r{\`e}gles) de fusion. Les r{\'e}sultats obtenus sur les bases des chiffres imprim{\'e}s et la base MNIST des chiffres manuscrits sont prometteurs. Cette th{\`e}se apporte quelques contributions pour faire avancer notre compr{\'e}hension dans ce domaine de recherche en pleine expansion},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/1905/},
	author = {Derdour, Khedidja}
}
@article {62660,
	title = {Multiple Features Extraction and Classifiers Combination Based Handwriting Digit Recognition},
	journal = {International Journal on Electrical Engineering and InformaticsInternational Journal on Electrical Engineering and Informatics},
	volume = {13},
	year = {2021},
	month = {2021},
	pages = {163-178},
	isbn = {2085-6830},
	author = {Derdour, Khedidja and Mouss, Hayet and Bensaadi, Rafik}
}
