Un modèle de champ aléatoire conditionnel 2D appliqué à la segmentation d'images de documents

National audience; Nous nous intéressons dans ces travaux à l'analyse d'images par le biais de techniques Markoviennes discriminantes: les champs aléatoires conditionnels. Nous présentons une implémentation 2D de ces modèles principalement utilisés jusqu'à présent pour l'analyse de données monodimensionnelles. L'implémentation que nous proposons est basée sur une approche de type combinaison de classifieurs discriminants. Nous illustrons et comparons les capacités de cette approche par rapport aux modèles de Champs de Markov Cachés au travers d'un exemple d'application à l'analyse de la structure de documents complexes et dégradés.