des actes synthétiques réalistes. Cette contribution est cruciale pour l'amélioration des performances des systèmes de reconnaissance d'écriture et d'extraction d'information sur les registres paroissiaux, en l'absence de documents annotés. Nous avons exploré différents scénarios d'apprentissage en combinant des données réelles génériques et des données synthétiques spécialisées. Les résultats montrent que l'ajout de données synthétiques mène à une diminution de 27% du taux d'erreur caractères sur les registres paroissiaux. Cependant, nos expérimentations mettent également en évidence la nécessité de combiner ces documents synthétiques à des documents réels lors de l'apprentissage d'un système de reconnaissance. Grâce à la génération d'actes synthétiques, nous avons montré que la reconnaissance d'écriture et l'extraction d'information est envisageable sur certains des registres paroissiaux, même sans aucunes données annotées issues de registres paroissiaux dans l'ensemble d'apprentissage. Les performances obtenues par notre système dans ces conditions difficiles nous laissent envisager une marge de progression importante.

## Limites et perspectives d'amélioration

La limite principale de ce travail vient du manque de transcriptions de registres paroissiaux. En effet, la transcription complète d'un acte nécessite près de 15 minutes, en incluant l'annotation des différentes catégories sémantiques et rôles des personnes se rapportant à chaque par mot. Si l'utilisation de données synthétiques permet de réduire le nombre de transcriptions manuelles à réaliser, l'annotation des registres paroissiaux nécessite tout de même un temps considérable. Pour dépasser cette contrainte, Doptim a prévu de dé velopper un outil de transcription collaboratif intégré à Geneafinder, afin de recueillir un grand nombre de transcriptions d'actes réalisés par des généalogistes amateurs. Cependant, le déploiement d'un tel outil est complexe et n'a pas pu être réalisé durant ce travail de thèse. En effet, il nécessite le développement d'un outil de transcription robuste, combiné à une interface graphique intuitive. Il requiert également la définition d'un protocole d'annotation unifié (mots illisibles, abréviations, annotations inter-lignes, mots raturés...), et la création de ressources visant à former les utilisateurs à la lecture et à la transcription de ces documents historiques. Une phase de validation et de vérification systématique des annotations doit également être mise en place. Mais surtout, le projet nécessite une communauté d'utilisateurs désireux de s'engager dans ce projet d'annotation collaborative.

La constitution d'une base de données de registres paroissiaux est donc la première
perspective d'amélioration : elle permettra d'améliorer considérablement les performances du système de reconnaissance séquentiel d'écriture et d'entités nommées. En effet, la mise en place d'une telle base d'apprentissage facilitera la mise en place de la stratégie de reconnaissance combinée, à l'état de l'art sur la base de données Esposalles [Romero 2013]. La combinaison de ces données réelles avec des actes synthétiques permet d'envisager des performances similaires à celles obtenues sur la base de données READ [Strauß 2018], soit environ 15% de taux d'erreur caractères. Or, ce taux d'erreur permet une extraction complète des informations présentes sur les actes.

Au-delà de cette problématique de manque de données, nous proposons quelques améliorations qui nous semblent intéressantes pour la suite du projet.

Une première amélioration consisterait à combiner la reconnaissance de la mise à page et du contenu textuel. En effet, la tendance actuelle consiste à développer des systèmes end-to-end, c'est-à-dire capables de reconnaître le contenu textuel à partir d'images de pages. Or, la connaissance du texte doit permettre de segmenter les documents de façon efficace. Certains travaux ont notamment envisagé de fiabiliser la segmentation en actes en intégrant des indices visuels (localisation des lignes de texte) à des indices textuels (mots clés récurrents) [Boillet 2021b]. D'autre part, la reconnaissance du texte et des entités nommées au niveau des actes ou des pages permettrait au système de bénéficier d'informations contextuelles plus importantes. Ces informations contextuelles doivent permettre de fiabiliser la reconnaissance de contenu, et en particulier la reconnaissance des entités nommées, comme démontré par [Rouhou 2021] et observé pour le modèle FLAIR dans le chapitre 5. Notre méthodologie de génération d'actes synthétiques pourrait également être développée pour générer des images de pages, avec des annotations sur la localisation des lignes, des actes ainsi que leur contenu textuel.

Une autre amélioration consisterait à appliquer un modèle de langue ou un post-processing par catégorie sémantique, afin de fiabiliser la reconnaissance des mots importants. En effet, certaines catégories, comme les métiers ou les lieux, peuvent être réduites à des dictionnaires. D'autres, comme les prénoms et les noms, suivent des modes selon les périodes temporelles et les lieux. Il serait donc intéressant de combiner les informations statistiques à notre disposition pour fiabiliser la reconnaissance de ces mots.

Enfin, le traitement séquentiel de documents pourrait également permettre d'envisager une fiabilisation des informations extraites. En effet, les actes successifs sur une même page partagent certaines caractéristiques. D'une part, ils sont écrits de manière chronologique, ce qui donne une indication fondamentale sur la date. D'autre part, ils sont
généralement écrits par le même prêtre. Ainsi, les similarités de style d'écriture pourraient être exploitées afin de fiabiliser la reconnaissance. Il est également envisageable d'utiliser des connaissances logiques sur le contenu des actes relatifs à une même famille. En effet, on retrouve généralement sur ces actes les mêmes noms, prénoms et lieux, et parfois les mêmes témoins. Le croisement d'informations sur un même arbre généalogique pourrait donc permettre de fiabiliser la reconnaissance de noms, de prénoms, de métiers, et de lieux.

Afin de répondre à une problématique industrielle forte, avons utilisé des stratégies d'apprentissage permettant de garantir la capacité de généralisation du système, même avec très peu, voire aucune, données d'apprentissage issues des registres paroissiaux. D'une part, nous nous basons sur des motifs stables et des règles logiques afin de rendre notre modèle de reconnaissance de structure plus robuste. D'autre part, nous avons développé une méthodologie de génération d'actes synthétiques afin de fiabiliser la reconnaissance de caractères et d'entités nommées. Le système proposé pourra ainsi être déployé et amélioré graduellement lorsque des annotations réalisées par les généalogistes seront disponibles. Enfin, toutes les perspectives présentées dans cette section permettent d'envisager une amélioration importante du système de reconnaissance global.
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# PUBLICATIONS PERSONNELLES

## Publication dans une revue internationale

[Tarride 2021c] Solène TARRIDE, Aurélie LEMAITRE, Bertrand B. COÜASNON et So- phie TARDIVEL, « Combination of deep neural networks and logical rules for record segmentation in historical handwritten registers using few examples », in : *International Journal on Document Analysis and Recognition* (jan. 2021), DOI : 10.1007/s10032-021-00362-8 (cf. p. 81).

## Publications dans un workshop international avec co- mité de lecture

[Tarride 2019] Solène TARRIDE, Aurélie LEMAITRE, Bertrand B. COUASNON et So- phie TARDIVEL, « Signature detection as a way to recognise historical parish register structure », in : *HIP 2019*, Sydney, Australia : ACM Press, sept. 2019, p. 54-59, DOI : 10.1145/3352631.3352636 (cf. p. 81, 104).

[Tarride 2021b] Solène TARRIDE, Aurélie LEMAITRE, Bertrand B. COÜASNON et So- phie TARDIVEL, « A comparative study of information extraction strategies using an attention-based neural network », DAS 2022 : 15th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, mai 2021, **En cours de soumission** (cf. p. 139).

## Publication dans un Doctoral Consortium sans comité de lecture

[Tarride 2021a] Solène TARRIDE, « Automatic recognition of historical handwritten parish records », ICDAR 2021 Doctoral Consortium : 16th Interna-
tional Conference on Document Analysis and Recognition, sept. 2021
(cf. p. 139).
BIBLIOGRAPHIE

<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>[Akbik 2018]</td>
      <td>Alan AKBIK, Duncan BLYTHE et Roland VOLLGRAF, « Contextual String Embeddings for Sequence Labeling », in : COLING 2018, 27th International Conference on Computational Linguistics, 2018, p. 1638-1649 (cf. p. 146).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Akbik 2019]</td>
      <td>Alan AKBIK, Tanja BERGMANN, Duncan BLYTHE, Kashif RASUL, Stefan SCHWETER et Roland VOLLGRAF, « FLAIR : An easy-to-use framework for state-of-the-art NLP », in : NAACL Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (Demonstrations), 2019, p. 54-59 (cf. p. 73, 142, 187).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Alaasam 2019]</td>
      <td>R. ALAASAM, B. KURAR et J. EL-SANA, « Layout Analysis on Challenging Historical Arabic Manuscripts using Siamese Network », in : 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2019, p. 738-742 (cf. p. 57).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Alberti 2018]</td>
      <td>Michele ALBERTI, Vinaychandran PONDENKANDATH, Marcel WÜRSCHE, Rolf INGOLD et Marcus LIWICKI, « DeepDIVA : A Highly-Functional Python Framework for Reproducible Experiments », in : CoRR abs/1805.00329 (2018), arXiv : 1805.00329 (cf. p. 57).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Alberti 2019]</td>
      <td>Michele ALBERTI, Lars VÖGTLIN, Vinaychandran PONDENKANDATH, Mathias SEURET, Rolf INGOLD et Marcus LIWICKI, « Labeling, Cutting, Grouping : an Efficient Text Line Segmentation Method for Medieval Manuscripts », in : CoRR abs/1906.11894 (2019), arXiv : 1906.11894 (cf. p. 57).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Antonacopoulos 2009]</td>
      <td>A. ANTONACOPOULOS, D. BRIDSON, C. PAPADOPOULOS et S. PLETSCHACHER, « A Realistic Dataset for Performance Evaluation of Document Layout Analysis », in : 2009 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (2009), p. 296-300 (cf. p. 76).</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Antonacopoulos 2015]</td>
    <td>A. ANTONACOPOULOS, C. CLAUSNER, C. PAPADOPOULOS et S. PLETSCHACHER, « ICDAR2015 competition on recognition of documents with complex layouts - RDCL2015 », in : 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2015, p. 1151-1155, DOI : 10.1109/ICDAR.2015.7333941 (cf. p. 51).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Asi 2015]</td>
    <td>A. ASI, R. COHEN, K. KEDEM et J. EL-SANA, « Simplifying the reading of historical manuscripts », in : 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2015, p. 826-830 (cf. p. 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Atienza 2021]</td>
    <td>Rowel ATIENZA, « Data Augmentation for Scene Text Recognition », in : IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), 2021, published (cf. p. 77).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Augustin 2006]</td>
    <td>Emmanuel AUGUSTIN, Jean-marie BRODIN, Matthieu CARRÉ, Edouard GEOFFROIS, Emmanuèle GROSICKI et Françoise PRÊTEUX, « RIMES evaluation campaign for handwritten mail processing », in : Proc. of the Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, 1, 2006 (cf. p. 47, 76, 77, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Ayyaz 2016]</td>
    <td>Muhammad Naeem AYYAZ, Imran JAVED et Waqar MAHMOOD, « Handwritten Character Recognition Using Multiclass SVM Classification with Hybrid Feature Extraction », in : Pakistan Journal of Engineering and Applied Sciences (2016) (cf. p. 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Baechler 2013]</td>
    <td>M. BAECHLER, M. LIWICKI et R. INGOLD, « Text Line Extraction Using DMLP Classifiers for Historical Manuscripts », in : 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition, 2013, p. 1029-1033 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bahdanau 2014]</td>
    <td>Dzmitry BAHDANAU, Kyunghyun CHO et Yoshua BENGIO, Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, 2014, arXiv : 1409.0473 [cs.CL] (cf. p. 120, 123, 128, 131).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bahdanau 2015]</td>
    <td>Dzmitry BAHDANAU, Kyunghyun CHO et Yoshua BENGIO, « Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate », in : CoRR abs/1409.0473 (2015) (cf. p. 66).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Barlas 2014]</td>
    <td>P. BARLAS, S. ADAM, C. CHATELAIN et T. PAQUET, « A Typed and Handwritten Text Block Segmentation System for Heterogeneous and Complex Documents », in : 2014 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, 2014, p. 46-50 (cf. p. 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bazzi 1999]</td>
    <td>I. BAZZI, R. SCHWARTZ et J. MAKHOUL, « An omnifont open-vocabulary OCR system for English and Arabic », in : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21.6 (1999), p. 495-504, DOI : 10.1109/34.771314 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Benjlaiel 2014]</td>
    <td>M. BENJLAIEL, R. MULLOT et A. M. ALIMI, « Multi-oriented Handwritten Annotations Extraction from Scanned Documents », in : 2014 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, 2014, p. 126-130 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Binmakhashen 2019]</td>
    <td>Galal M. BINMAKHASHEN et Sabri A. MAHMOUD, « Document Layout Analysis : A Comprehensive Survey », in : ACM Comput. Surv. 52.6 (oct. 2019), ISSN : 0360-0300, DOI : 10.1145/3355610 (cf. p. 50).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Biswas 2021a]</td>
    <td>Sanket BISWAS, Pau RIBA, Josep LLADÓS et Umapada PAL, « Beyond document object detection : instance-level segmentation of complex layouts », in : International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 24 (sept. 2021), p. 1-13, DOI : 10.1007/s10032-021-00380-6 (cf. p. 57, 59, 85).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Biswas 2021b]</td>
    <td>Sanket BISWAS, Pau RIBA, Josep LLADÓS et Umapada PAL, « Doc-Synth : A Layout Guided Approach for Controllable Document Image Synthesis », in : CoRR abs/2107.02638 (2021), arXiv : 2107.02638 (cf. p. 77).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bluche 2013]</td>
    <td>Théodore BLUCHE, Hermann NEY et Christopher KERMORVANT, « Tandem HMM with convolutional neural network for handwritten word recognition », in : 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2013, p. 2390-2394, DOI : 10.1109/ICASSP.2013.6638083 (cf. p. 61, 62, 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bluche 2016]</td>
    <td>Théodore BLUCHE, Joint Line Segmentation and Transcription for End-to-End Handwritten Paragraph Recognition, 2016, arXiv : 1604.08352 [cs.CV] (cf. p. 121, 133).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Bluche 2017]</td>
    <td>Théodore BLUCHE et Ronaldo MESSINA, « Gated Convolutional Recurrent Neural Networks for Multilingual Handwriting Recognition », in: 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), t. 01, 2017, p. 646-651, DOI: 10.1109/ICDAR.2017.111 (cf. p. 65, 120).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bockholt 2011]</td>
    <td>Tiago BOCKHOLT, George CAVALCANTI et Carlos MELLO, « Document Image Retrieval with Morphology-based Segmentation and Features Combination », in: t. 7874, jan. 2011, p. 1-10, DOI: 10.1117/12.876727 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Boillet 2021a]</td>
    <td>Mélodie BOILLET, Christopher KERMORVANT et Thierry PAQUET, « Multiple Document Datasets Pre-training Improves Text Line Detection With Deep Neural Networks », in: 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2021, p. 2134-2141, DOI: 10.1109/ICPR48806.2021.9412447 (cf. p. 57, 118).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Boillet 2021b]</td>
    <td>Mélodie BOILLET, Martin MAARAND, Thierry PAQUET et Christopher KERMORVANT, Including Keyword Position in Image-based Models for Act Segmentation of Historical Registers, 2021 (cf. p. 78, 196).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Britto 2001]</td>
    <td>A. BRITTO, R. SABOURIN, F. BORTOLOZZI et C.Y. SUEN, « A two-stage HMM-based system for recognizing handwritten numeral strings », in: Proceedings of Sixth International Conference on Document Analysis and Recognition, 2001, p. 396-400, DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953820 (cf. p. 62, 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Brunessaux 2014]</td>
    <td>Sylvie BRUNESSAUX et al., « The Maurdor Project: Improving Automatic Processing of Digital Documents », in: 2014 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, 2014, p. 349-354, DOI: 10.1109/DAS.2014.58 (cf. p. 47, 56, 76, 89).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bukhari 2011a]</td>
    <td>Syed BUKHARI, Faisal SHAFAIT et Thomas BREUEL, « Coupled snakkelets for curled text-line segmentation from warped document images », in: International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 16 (mars 2011), p. 1-21, DOI: 10.1007/s10032-011-0176-2 (cf. p. 55).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Bukhari 2011b]</td>
    <td>Syed BUKHARI, Faisal SHAFAIT et Thomas BREUEL, « Improved Document Image Segmentation Algorithm using Multiresolution Morphology », in : t. 7874, jan. 2011, p. 1-10, DOI : 10.1117/12.873461 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bukhari 2011c]</td>
    <td>Syed Saqib BUKHARI, Faisal SHAFAIT et Thomas M. BREUEL, « High Performance Layout Analysis of Arabic and Urdu Document Images », in : 2011 International Conference on Document Analysis and Recognition, 2011, p. 1275-1279, DOI : 10.1109/ICDAR.2011.257 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Bulacu 2007]</td>
    <td>M. BULACU, R. KOERT et Lambert SCHOMAKER, « Layout analysis of handwritten historical documents for searching the archive of the cabinet of the Dutch queen », in : (jan. 2007) (cf. p. 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Camastra 2007]</td>
    <td>Francesco CAMASTRA, « A SVM-based cursive character recognizer », in : Pattern Recognition 40.12 (2007), p. 3721-3727, ISSN : 0031-3203, DOI : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2007.03.014 (cf. p. 62, 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Carbonell 2018]</td>
    <td>Manuel CARBONELL, Mauricio VILLEGAS, Alicia FORNÉS et Josep LLADÓS, « Joint Recognition of Handwritten Text and Named Entities with a Neural End-to-end Model », in : CoRR abs/1803.06252 (2018) (cf. p. 71, 72, 142, 157, 158, 160).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Carbonell 2020]</td>
    <td>Manuel CARBONELL, Alicia FORNÉS, Mauricio VILLEGAS et Josep LLADÓS, « A Neural Model for Text Localization, Transcription and Named Entity Recognition in Full Pages », in : Pattern Recognition Letters 136 (mai 2020), DOI : 10.1016/j.patrec.2020.05.001 (cf. p. 71, 73).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Carel 2015]</td>
    <td>Elodie CAREL, Jean-Christophe BURIE, Vincent COURBOULAY, Jean-Marc OGIER et Vincent Poulain D'ANDECY, « Multiresolution approach based on adaptive superpixels for administrative documents segmentation into color layers », in : 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2015, p. 566-570, DOI : 10.1109/ICDAR.2015.7333825 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Caruana 2006]</td>
    <td>Rich CARUANA et Alexandru NICULESCU-MIZIL, « An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithms », in : Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, ICML '06,</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td></td>
    <td>Pittsburgh, Pennsylvania, USA : Association for Computing Machinery, 2006, p. 161-168, ISBN: 1595933832, DOI: 10.1145/1143844.1143865 (cf. p. 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Casey 1996]</td>
    <td>R.G. CASEY et E. LECOLINET, « A survey of methods and strategies in character segmentation », in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18.7 (1996), p. 690-706, DOI: 10.1109/34.506792 (cf. p. 61).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2013]</td>
    <td>Kai CHEN, Fei YIN et Cheng-Lin LIU, « Hybrid Page Segmentation with Efficient Whitespace Rectangles Extraction and Grouping », in: 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition, 2013, p. 958-962, DOI: 10.1109/ICDAR.2013.194 (cf. p. 55).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2014]</td>
    <td>K. CHEN, H. WEI, M. LIWICKI, J. HENNEBERT et R. INGOLD, « Robust Text Line Segmentation for Historical Manuscript Images Using Color and Texture », in: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, p. 2978-2983 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2015a]</td>
    <td>K. CHEN, M. SEURET, M. LIWICKI, J. HENNEBERT et R. INGOLD, « Page segmentation of historical document images with convolutional autoencoders », in: 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2015, p. 1011-1015 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2015b]</td>
    <td>Kai CHEN, Mathias SEURET, Marcus LIWICKI, Jean HENNEBERT et Rolf INGOLD, « Page segmentation of historical document images with convolutional autoencoders », in: 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) (2015), p. 1011-1015 (cf. p. 57).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2017a]</td>
    <td>Kai CHEN et Mathias SEURET, « Convolutional Neural Networks for Page Segmentation of Historical Document Images », in: 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 01 (2017), p. 965-970 (cf. p. 57).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chen 2017b]</td>
    <td>Liren CHEN, Ruijie YAN, Liangrui PENG, Akio FURUHATA et Xiaoqing DING, « Multi-layer recurrent neural network based offline Arabic handwriting recognition », in: 2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR), 2017, p. 6-10, DOI: 10.1109/ASAR.2017.8067749 (cf. p. 66).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Chorowski 2015a]</td>
    <td>Jan CHOROWSKI, Dzmitry BAHDANAU, Dmitriy SERDYUK, KyungHyun CHO et Yoshua BENGIO, « Attention-Based Models for Speech Recognition », in: CoRR abs/1506.07503 (2015), arXiv: 1506.07503 (cf. p. 66).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chorowski 2015b]</td>
    <td>Jan CHOROWSKI, Dzmitry BAHDANAU, Dmitriy SERDYUK, KyungHyun CHO et Yoshua BENGIO, Attention-Based Models for Speech Recognition, 2015, arXiv: 1506.07503 [cs.CL] (cf. p. 120, 128, 129, 131).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chowdhury 2018]</td>
    <td>Arindam CHOWDHURY et Lovekesh VIG, « An Efficient End-to-End Neural Model for Handwritten Text Recognition », in: CoRR abs/1807.07965 (2018) (cf. p. 66, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Chung 2014]</td>
    <td>Junyoung CHUNG, Çaglar GÜLÇEHRE, KyungHyun CHO et Yoshua BENGIO, « Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling », in: CoRR abs/1412.3555 (2014), arXiv: 1412.3555 (cf. p. 128).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Clausner 2012]</td>
    <td>C. CLAUSNER, A. ANTONACOPOULOS et S. PLETSCHACHER, « A robust hybrid approach for text line segmentation in historical documents », in: Proceedings of the 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR2012), 2012, p. 335-338 (cf. p. 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Clausner 2017]</td>
    <td>C. CLAUSNER, A. ANTONACOPOULOS et S. PLETSCHACHER, « IC-DAR2017 Competition on Recognition of Documents with Complex Layouts - RDCL2017 », in: 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 01 (2017), p. 1404-1410 (cf. p. 51).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Clausner 2018]</td>
    <td>C. CLAUSNER, A. ANTONACOPOULOS, Nora MCGREGOR et Daniel WILSON-NUNN, « ICFHR 2018 Competition on Recognition of Historical Arabic Scientific Manuscripts – RASM2018 », in: 2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR) (2018), p. 471-476 (cf. p. 52).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Clausner 2019]</td>
    <td>Christian CLAUSNER, Apostolos ANTONACOPOULOS et Stefan PLETSCHACHER, « ICDAR2019 Competition on Recognition of Documents with Complex Layouts - RDCL2019 », in: 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2019, p. 1521-1526, DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00245 (cf. p. 51).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>[Coquenet 2020]</td>
      <td>Denis COQUENET, Clément CHATELAIN et Thierry PAQUET, « Recurrence-free unconstrained handwritten text recognition using gated fully convolutional network », in: 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2020, p. 19-24, DOI: 10.1109/ICFHR2020.2020.00015 (cf. p. 66, 120).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Coquenet 2021]</td>
      <td>Denis COQUENET, Clément CHATELAIN et Thierry PAQUET, « SPAN: a Simple Predict & Align Network for Handwritten Paragraph Recognition », in: CoRR abs/2102.08742 (2021), arXiv: 2102.08742 (cf. p. 66, 68, 78, 160).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Corbetta 2002]</td>
      <td>Maurizio CORBETTA et Gordon L SHULMAN, « Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain », en, in: Nat. Rev. Neurosci. 3.3 (mars 2002), p. 201-215 (cf. p. 119).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Coüasnon 2006a]</td>
      <td>Bertrand COÜASNON, « DMOS, a generic document recognition method: Application to table structure analysis in a general and in a specific way », in: IJDAR 8 (juin 2006), p. 111-122, DOI: 10.1007/s10032-005-0148-5 (cf. p. 54).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Coüasnon 2006b]</td>
      <td>Bertrand COÜASNON, « DMOS, a generic document recognition method: Application to table structure analysis in a general and in a specific way », in: IJDAR 8 (juin 2006), p. 111-122, DOI: 10.1007/s10032-005-0148-5 (cf. p. 93).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Coüasnon 2017]</td>
      <td>Bertrand B. COÜASNON et Aurélie LEMAITRE, « DMOS, It's your turn! », in: 1st International Workshop on Open Services and Tools for Document Analysis (ICDAR-OST), Kyoto, Japan, nov. 2017 (cf. p. 106).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Cruz 2014]</td>
      <td>F. CRUZ et O. R. TERRADES, « EM-Based Layout Analysis Method for Structured Documents », in: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, p. 315-320 (cf. p. 55).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Das 2012]</td>
      <td>Rajib DAS, Binod Kumar PRASAD et Goutam SANYAL, « HMM based Offline Handwritten Writer Independent English Character Recognition using Global and Local Feature Extraction », in: International Journal of Computer Applications 46 (2012), p. 45-50 (cf. p. 62, 63).</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Deng 2009]</td>
    <td>Jia DENG, Wei DONG, Richard SOCHER, Li-Jia LI, Kai LI et Li FEI-FEI, « Imagenet : A large-scale hierarchical image database », in : 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Ieee, 2009, p. 248-255 (cf. p. 63, 75, 126, 127).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Devlin 2019]</td>
    <td>Jacob DEVLIN, Ming-Wei CHANG, Kenton LEE et Kristina TOUTANOVA, BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, 2019, arXiv : 1810.04805 [cs.CL] (cf. p. 73).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Dhaka 2015]</td>
    <td>Vijaypal Singh DHAKA, « Character Recognition of Offline Handwritten English Scripts : A Review », in : 2015 (cf. p. 62).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diaz 2021]</td>
    <td>Daniel Hernandez DIAZ, Siyang QIN, Reeve INGLE, Yasuhisa FUJII et Alessandro BISSACCO, Rethinking Text Line Recognition Models, 2021, arXiv : 2104.07787 [cs.CV] (cf. p. 66, 67).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diem 2011]</td>
    <td>M. DIEM, F. KLEBER et R. SABLATNIG, « Text Classification and Document Layout Analysis of Paper Fragments », in : 2011 International Conference on Document Analysis and Recognition, 2011, p. 854-858 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diem 2013]</td>
    <td>Markus DIEM, Florian KLEBER et Robert SABLATNIG, « Text Line Detection for Heterogeneous Documents », in : août 2013, p. 743-747, DOI : 10.1109/ICDAR.2013.152 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diem 2017]</td>
    <td>Markus DIEM, Florian KLEBER, S. FIEL, Tobias GRÜNING et B. GATOS, « cBAD : ICDAR2017 Competition on Baseline Detection », in : 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 01 (2017), p. 1355-1360 (cf. p. 51, 75, 76, 95, 101, 104).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diem 2019a]</td>
    <td>M. DIEM, F. KLEBER, R. SABLATNIG et B. GATOS, « cBAD : ICDAR2019 Competition on Baseline Detection », in : 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2019, p. 1494-1498 (cf. p. 76, 95).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Diem 2019b]</td>
    <td>Markus DIEM, Florian KLEBER, Robert SABLATNIG et Basilis GATOS, « cBAD : ICDAR2019 Competition on Baseline Detection », in : 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2019, p. 1494-1498, DOI : 10.1109/ICDAR.2019.00240 (cf. p. 51, 56, 57).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Dong 2015]</td>
    <td>Chao DONG, Ximei ZHU, Yubin DENG, Chen Change LOY et Yu QIAO, « Boosting Optical Character Recognition : A Super-Resolution Approach », in : ArXiv abs/1506.02211 (2015) (cf. p. 184).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Dutta 2018]</td>
    <td>Kartik DUTTA, Praveen KRISHNAN, Minesh MATHEW et C.V. JAWAHAR, « Improving CNN-RNN Hybrid Networks for Handwriting Recognition », in : 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, 2018, p. 80-85, DOI : 10.1109/ICFHR-2018.2018.00023 (cf. p. 65, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Dutta 2019]</td>
    <td>Abhishek DUTTA et Andrew ZISSERMAN, « The VIA Annotation Software for Images, Audio and Video », in : Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia, Nice, France : ACM, 2019, DOI : 10.1145/3343031.3350535 (cf. p. 39).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Eskenazi 2016]</td>
    <td>Sébastien ESKENAZI, Petra GOMEZ-KRÄMER et Jean-Marc OGIER, « A comprehensive survey of mostly textual document segmentation algorithms since 2008 », in : Pattern Recognition 64 (oct. 2016), DOI : 10.1016/j.patcog.2016.10.023 (cf. p. 50).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[España-Boquera 2011]</td>
    <td>S. ESPAÑA-BOQUERA, M.J. CASTRO-BLEDA, J. GORBE-MOYA et F. ZAMORA-MARTINEZ, « Improving Offline Handwritten Text Recognition with Hybrid HMM/ANN Models », in : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 33.4 (2011), p. 767-779, DOI : 10.1109/TPAMI.2010.141 (cf. p. 61, 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Ferilli 2009]</td>
    <td>Stefano FERILLI, Marenglen BIBA, Floriana ESPOSITO et Teresa BASILE, « A Distance-Based Technique for Non-Manhattan Layout Analysis », in : août 2009, p. 231-235, DOI : 10.1109/ICDAR.2009.37 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Fernández 2012]</td>
    <td>F. C. FERNÁNDEZ et O. R. TERRADES, « Document segmentation using Relative Location Features », in : Proceedings of the 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR2012), 2012, p. 1562-1565 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Fink 2007]</td>
    <td>Gernot FINK, Markov Models for Pattern Recognition : From Theory to Applications, jan. 2007, ISBN : 978-1-4471-6307-7, DOI : 10.1007/978-1-4471-6308-4 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
</table>
[Fischer 2014]
A. FISCHER, M. BAECHLER, A. GARZ, M. LIWICKI et R. INGOLD, « A Combined System for Text Line Extraction and Handwriting Recognition in Historical Documents », in: *2014 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems*, 2014, p. 71-75 (cf. p. 54).

[Fornés 2017]
A. FORNÉS et al., « ICDAR2017 Competition on Information Extraction in Historical Handwritten Records », in: *2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)* 01 (2017), p. 1389-1394 (cf. p. 70, 71, 76, 140, 141, 144, 149, 159, 163).

[France 2008]
Archives de FRANCE, *Écrire un cahier des charges de numérisation du patrimoine*, 2008 (cf. p. 26, 35).

[Fu 2019]
Jun FU et al., « Dual Attention Network for Scene Segmentation », in: *Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*, juin 2019 (cf. p. 120).

[Gaceb 2008]
Djamel GACEB, Véronique EGLIN, Frank LE BOURGEOIS et Hubert EMPTOZ, « Application of graph coloring in physical layout segmentation », in: *International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008)*, sous la dir. d'IEEE, Tampa, Floride, USA, United States, nov. 2008, p. 1-4, DOI: 10.1109/ICPR.2008.4761641 (cf. p. 53).

[Galibert 2015]
Olivier GALIBERT, Juliette KAHN et Ilya OPARIN, « The zonemap metric for page segmentation and area classification in scanned documents », in: *2014 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2014* (jan. 2015), p. 2594-2598, DOI: 10.1109/ICIP.2014.7025525 (cf. p. 89).

[Garz 2011]
A. GARZ, R. SABLATNIG et M. DIEM, « Layout Analysis for Historical Manuscripts Using Sift Features », in: *2011 International Conference on Document Analysis and Recognition*, 2011, p. 508-512 (cf. p. 54).

[Gildas 1988]
Bernard GILDAS, *Guide des recherches sur l'histoire des familles*, 1988 (cf. p. 17).
[Girshick 2013]
Ross B. GIRSHICK, Jeff DONAHUE, Trevor DARRELL et Jitendra MALIK, « Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation », in : *CoRR* abs/1311.2524 (2013), arXiv : 1311.2524 (cf. p. 87).

[Girshick 2015]
Ross B. GIRSHICK, « Fast R-CNN », in : *CoRR* abs/1504.08083 (2015), arXiv : 1504.08083 (cf. p. 86, 87).

[Goubert 1954]
P. GOUBERT, « Une richesse historique en cours d'exploitation. Les registres paroissiaux », in : *Annales. Histoire, Sciences Sociales* 9 (1954), p. 83-93 (cf. p. 17, 37).

[Gras 1939]
P. GRAS, *Le registre paroissial de Givry (1334-1357) et la peste noire en Bourgogne*, t. 100, 1939, p. 295-308 (cf. p. 17).

[Graves 2006]
Alex GRAVES, Santiago FERNÁNDEZ, Faustino GOMEZ et Jürgen SCHMIDHUBER, « Connectionist Temporal Classification : Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks », in : *Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning*, ICML '06, Pittsburgh, Pennsylvania, USA : Association for Computing Machinery, 2006, p. 369-376, ISBN : 1595933832, DOI : 10.1145/1143844.1143891 (cf. p. 65).

[Graves 2009a]
Alex GRAVES, Marcus LIWICKI, Santiago FERNÁNDEZ, Roman BERTOLAMI, Horst BUNKE et Jürgen SCHMIDHUBER, « A Novel Connectionist System for Unconstrained Handwriting Recognition », in : *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence* 31.5 (2009), p. 855-868, DOI : 10.1109/TPAMI.2008.137 (cf. p. 65).

[Graves 2009b]
Alex GRAVES et Jürgen SCHMIDHUBER, « Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks », in : *Advances in Neural Information Processing Systems*, sous la dir. de D. KOLLER, D. SCHUURMANS, Y. BENGIO et L. BOTTOU, t. 21, Curran Associates, Inc., 2009 (cf. p. 65).

[Grüning 2017]
Tobias GRÜNING, Roger LABAHN, Markus DIEM, Florian KLEBER et Stefan FIEL, « READ-BAD : A New Dataset and Evaluation Scheme for Baseline Detection in Archival Documents », in : *CoRR* abs/1705.03311 (2017), arXiv : 1705.03311 (cf. p. 76, 102).
<table>
  <tr>
    <td>[Grüning 2018]</td>
    <td>Tobias GRÜNING, Gundram LEIFERT, Tobias STRAUSS et Roger LABAHN, « A Two-Stage Method for Text Line Detection in Historical Documents », in: CoRR abs/1802.03345 (2018), arXiv: 1802.03345 (cf. p. 43, 44, 57-59, 77, 92, 102).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Guerry 2019]</td>
    <td>Camille GUERRY, Bertrand B. COÜASNON et Aurélie LEMAITRE, « Combination of deep learning and syntactical approaches for the interpretation of interactions between text-lines and tabular structures in handwritten documents », in: 15th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Sydney, Australia, sept. 2019 (cf. p. 93).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Hazem 2020]</td>
    <td>Amir HAZEM et al., « Books of Hours : the First Liturgical Corpus for Text Segmentation », in: 12th Language Resources and Evaluation Conference, Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, Marseille (Virtual), France : European Language Resources Association (ELRA), mai 2020, p. 776-784 (cf. p. 76).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[He 2017]</td>
    <td>Kaiming HE, Georgia GKIOXARI, Piotr DOLLÁR et Ross B. GIRSHICK, « Mask R-CNN », in: CoRR abs/1703.06870 (2017), arXiv: 1703.06870 (cf. p. 83, 86, 87, 90).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Hebert 2011]</td>
    <td>D. HEBERT, T. PAQUET et S. NICOLAS, « Continuous CRF with Multi-scale Quantization Feature Functions Application to Structure Extraction in Old Newspaper », in: 2011 International Conference on Document Analysis and Recognition, 2011, p. 493-497 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[JADLI 2020]</td>
    <td>Aissam JADLI, Mustapha HAIN, Adil CHERGUI et Abderrahman JAIZE, « DCGAN-Based Data Augmentation for Document Classification », in: 2020 IEEE 2nd International Conference on Electronics, Control, Optimization and Computer Science (ICECOCS), 2020, p. 1-5, DOI: 10.1109/ICECOCS50124.2020.9314379 (cf. p. 77).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Journet 2008]</td>
    <td>Nicholas JOURNET, Jean-Yves RAMEL, Véronique EGLIN et Rémy MULLOT, « Document Image Characterization Using a Multiresolution Analysis of the Texture : Application to Old Documents. », in: International Journal on Document Analysis and Recognition Volume 11.Number 1 (oct. 2008), p. 9-18, DOI: 10.1007/s10032-008-0064-6 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Journet 2017]</td>
    <td>Nicholas JOURNET, Muriel VISANI, Boris MANSENCAL, Kieu VAN-CUONG et Antoine BILLY, « DocCreator : A New Software for Creating Synthetic Ground-Truthed Document Images », in : Journal of imaging 3.4 (2017), p. 62 (cf. p. 77, 78, 169).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kaltenmeier 1993]</td>
    <td>A. KALTENMEIER, T. CAESAR, J.M. GLOGER et E. MANDLER, « Simplified topology of hidden Markov models for cursive script recognition », in : Proceedings of 2nd International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR '93), 1993, p. 139-142, DOI : 10.1109/ICDAR.1993.395764 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kang 2019a]</td>
    <td>Lei KANG, Pau RIBA, Mauricio VILLEGAS, Alicia FORNÉS et Marçal RUSIÑOL, « Candidate Fusion : Integrating Language Modelling into a Sequence-to-Sequence Handwritten Word Recognition Architecture », in : CoRR abs/1912.10308 (2019), arXiv : 1912.10308 (cf. p. 132).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kang 2019b]</td>
    <td>Lei KANG, J. TOLEDO, Pau RIBA, Mauricio VILLEGAS, Alicia FORNÉS et Marçal RUSIÑOL, « Convolve, Attend and Spell : An Attention-based Sequence-to-Sequence Model for Handwritten Word Recognition : 40th German Conference, GCPR 2018, Stuttgart, Germany, October 9-12, 2018, Proceedings », in : jan. 2019, p. 459-472, ISBN : 978-3-030-12938-5, DOI : 10.1007/978-3-030-12939-2_32 (cf. p. 121).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kang 2020a]</td>
    <td>Lei KANG, Pau RIBA, Marçal RUSIÑOL, Alicia FORNÉS et Mauricio VILLEGAS, « Pay Attention to What You Read : Non-recurrent Handwritten Text-Line Recognition », in : CoRR abs/2005.13044 (2020) (cf. p. 67, 78, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kang 2020b]</td>
    <td>Lei KANG, Pau RIBA, Yaxing WANG, Marçal RUSIÑOL, Alicia FORNÉS et Mauricio VILLEGAS, « GANwriting : Content-Conditioned Generation of Styled Handwritten Word Images », in : nov. 2020, p. 273-289, ISBN : 978-3-030-58591-4, DOI : 10.1007/978-3-030-58592-1_17 (cf. p. 78, 192).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kim 2016]</td>
    <td>Suyoun KIM, Takaaki HORI et Shinji WATANABE, « Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition using Multi-task Learning », in : CoRR abs/1609.06773 (2016), arXiv : 1609.06773 (cf. p. 125).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Kumar 2010]</td>
    <td>Jayant KUMAR, Wael ABD-ALMAGEED, Le KANG et David DOERMANN, « Handwritten Arabic Text Line Segmentation Using Affinity Propagation », in: Proceedings of the 9th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS '10, Boston, Massachusetts, USA : Association for Computing Machinery, 2010, p. 135-142, ISBN : 9781605587738, DOI : 10.1145/1815330.1815348 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Kumar 2014]</td>
    <td>Gaurav KUMAR et Pradeep Kumar BHATIA, « A Detailed Review of Feature Extraction in Image Processing Systems », in : 2014 Fourth International Conference on Advanced Computing Communication Technologies, 2014, p. 5-12, DOI : 10.1109/ACCT.2014.74 (cf. p. 62, 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[LeCun 1995]</td>
    <td>Yann André LECUN et al., « Comparison of learning algorithms for handwritten digit recognition », in : 1995 (cf. p. 61, 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[LeCun 2010]</td>
    <td>Yann LECUN et Corinna CORTES, « MNIST handwritten digit database », in : (2010) (cf. p. 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Lemaitre 2011]</td>
    <td>Aurélie LEMAITRE, Jean CAMILLERAPP et Bertrand COÜASNON, « A perceptive method for handwritten text segmentation », in : Document recognition and retrieval XVIII 7874 (jan. 2011), DOI : 10.1117/12.873037 (cf. p. 53, 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Lemaitre 2014]</td>
    <td>Aurélie LEMAITRE, Jean CAMILLERAPP et Bertrand COÜASNON, « Handwritten text segmentation using blurred image », in : DRR - Document Recognition and Retrieval XXI, DRR - Document Recognition and Retrieval XXI, San Francisco, United States, jan. 2014 (cf. p. 102).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Lemaitre 2021]</td>
    <td>Aurélie LEMAITRE et Jean CAMILLERAPP, « Segmentation of historical maps without annotated data », in : 6th International Workshop on Historical Document Imaging and Processing (HIP '21), Lausanne, France, sept. 2021, DOI : 10.1145/3476887.3476909 (cf. p. 93).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Li 2020a]</td>
    <td>Minghao LI, Lei CUI, Shaohan HUANG, Furu WEI, Ming ZHOU et Zhoujun LI, « TableBank : Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition », in : Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, Marseille, France : European Language Resources Association, mai 2020, p. 1918-1925 (cf. p. 76).</td>
  </tr>
</table>
[Li 2020b] Minghao LI et al., « DocBank : A Benchmark Dataset for Document Layout Analysis », in : CoRR abs/2006.01038 (2020) (cf. p. 76).

[Lin 2014] Tsung-Yi LIN et al., « Microsoft COCO : Common Objects in Context », in : CoRR abs/1405.0312 (2014) (cf. p. 63, 75, 86, 88).

[Lin 2018] Tsung-Yi LIN, Priya GOYAL, Ross GIRSHICK, Kaiming HE et Piotr DOLLÁR, Focal Loss for Dense Object Detection, 2018, arXiv : 1708.02002 [cs.CV] (cf. p. 83, 86, 87, 90).

[Liu 2015a] Qi LIU, Lijuan WANG et Qiang HUO, « A study on effects of implicit and explicit language model information for DBLSTM-CTC based handwriting recognition », in : 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2015, p. 461-465, DOI : 10.1109/ICDAR.2015.7333804 (cf. p. 66).

[Liu 2015b] Wei LIU et al., « SSD : Single Shot MultiBox Detector », in : CoRR abs/1512.02325 (2015), arXiv : 1512.02325 (cf. p. 86).

[Liu 2017] Hairong LIU, Zhenyao ZHU, Xiangang LI et Sanjeev SATHEESH, « Gram-CTC : Automatic Unit Selection and Target Decomposition for Sequence Labelling », in : CoRR abs/1703.00096 (2017), arXiv : 1703.00096 (cf. p. 66).

[Liu 2019] Yinhan LIU et al., « RoBERTa : A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach », in : CoRR abs/1907.11692 (2019), arXiv : 1907.11692 (cf. p. 73).

[Louloudis 2008] G. LOULOUDIS, B. GATOS, I. PRATIKAKIS et C. HALATSIS, « Text line detection in handwritten documents », in : Pattern Recognition 41.12 (2008), p. 3758-3772, ISSN : 0031-3203, DOI : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.05.011 (cf. p. 55).

[Luong 2015a] Minh-Thang LUONG, Quoc LE, Ilya SUTSKEVER, Oriol VINYALS et Lukasz KAISER, « Multi-task Sequence to Sequence Learning », in : Proceedings of ICLR, San Juan, Puerto Rico (nov. 2015) (cf. p. 66, 74, 153, 158, 160).

[Luong 2015b] Minh-Thang LUONG, Hieu PHAM et Christopher D. MANNING, Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, 2015, arXiv : 1508.04025 [cs.CL] (cf. p. 128, 131).
<table>
  <tr>
    <td>[Marti 2001]</td>
    <td>Urs-Viktor MARTI et Horst BUNKE, « Using a Statistical Language Model to Improve the Performance of an HMM-Based Cursive Handwriting Recognition System », in : Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. 15 (2001), p. 65-90 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Marti 2002]</td>
    <td>Urs-Viktor MARTI et H. BUNKE, « The IAM-database : An English sentence database for offline handwriting recognition », in : International Journal on Document Analysis and Recognition 5 (nov. 2002), p. 39-46, DOI : 10.1007/s100320200071 (cf. p. 47, 76, 77, 126, 127, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Martin 2020]</td>
    <td>Louis MARTIN et al., « CamemBERT : a Tasty French Language Model », in : Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Online : Association for Computational Linguistics, juill. 2020, p. 7203-7219 (cf. p. 73).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Masci 2011]</td>
    <td>Jonathan MASCI, Ueli MEIER, Dan CIREŞAN et Jürgen SCHMIDHUBER, « Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction », in : Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2011, sous la dir. de Timo HONKELA, Włodzisław DUCH, Mark GIROLAMI et Samuel KASKI, Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011, p. 52-59 (cf. p. 63).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Mattick 2021]</td>
    <td>Alexander MATTICK, Martin MAYR, Mathias SEURET, Andreas MAIER et Vincent CHRISTLEIN, « SmartPatch : Improving Handwritten Word Imitation with Patch Discriminators », in : CoRR abs/2105.10528 (2021), arXiv : 2105.10528 (cf. p. 78, 192).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Mehri 2013a]</td>
    <td>Maroua MEHRI, Petra GOMEZ-KRÄMER, Pierre HÉROUX, Alain BOUCHER et Rémy MULLOT, « Texture Feature Evaluation for Segmentation of Historical Document Images », in : Proceedings of the 2nd International Workshop on Historical Document Imaging and Processing, HIP '13, 2013, p. 102-109, ISBN : 9781450321150, DOI : 10.1145/2501115.2501121 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Mehri 2013b]</td>
    <td>Maroua MEHRI, Pierre HEROUX, Petra GOMEZ-KRÄMER, Alain BOUCHER et Rémy MULLOT, « A Pixel Labeling Approach for Historical Digitized Books », in : août 2013, p. 817-821, DOI : 10.1109/ICDAR.2013.167 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Mehri 2015]</td>
    <td>Maroua MEHRI, « Historical document image analysis : a structural approach based on texture », thèse de doct., mai 2015 (cf. p. 50).</td>
  </tr>
</table>
[Mehri 2019]
Maroua MEHRI, Pierre HÉROUX, Rémy MULLOT, Jean-Philippe MOREUX, Bertrand COÜASNON et Bill BARRETT, « ICDAR2019 Competition on Historical Book Analysis - HBA2019 », in: *2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)*, 2019, p. 1488-1493, DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00239 (cf. p. 51, 52, 56, 57).

[Menasri 2012]
Fares MENASRI, Jérôme LOURADOUR, Anne-Laure BIANNE-BERNARD et Christopher KERMORVANT, « The A2iA French handwriting recognition system at the Rimes-ICDAR2011 competition », in: *Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering* 8297 (jan. 2012), p. 51-, DOI: 10.1117/12.911981 (cf. p. 65).

[Michael 2019]
Johannes MICHAEL, Roger LABAHN, Tobias GRÜNING et Jochen ZÖLLNER, « Evaluating Sequence to Sequence Models for Handwritten Text Recognition », in: *CoRR* abs/1903.07377 (2019) (cf. p. 66, 121, 125, 131, 133, 138).

[Michael 2021]
Johannes MICHAEL, Max WEIDEMANN, Bastian LAASCH et Roger LABAHN, « ICPR 2020 Competition on Text Block Segmentation on a NewsEye Dataset », in: *Lecture Notes in Computer Science, (LNCS, volume 12668)*, Springer, fév. 2021, DOI: 10.5281/zenodo.4555751 (cf. p. 76).

[Moysset 2014]
Bastien MOYSSET et al., « The A2iA Multi-lingual Text Recognition System at the Second Maurdor Evaluation », in: *2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition* (2014), p. 297-302 (cf. p. 65).

[Moysset 2015]
B. MOYSSET, C. KERMORVANT, C. WOLF et J. LOURADOUR, « Paragraph text segmentation into lines with Recurrent Neural Networks », in: *2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)*, 2015, p. 456-460 (cf. p. 56).

[Murdock 2015]
Michael MURDOCK, Shawn REID, Blaine HAMILTON et Jackson REESE, « ICDAR 2015 competition on text line detection in historical documents », in: *2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)*, 2015, p. 1171-1175, DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333945 (cf. p. 51, 57, 76).
[Nasien 2010]
Dewi NASIEN, Habibollah HARON et Siti Sophiayati YUHANIZ, « Support Vector Machine (SVM) for English Handwritten Character Recognition », in: *2010 Second International Conference on Computer Engineering and Applications*, t. 1, 2010, p. 249-252, DOI: 10.1109/ICCEA.2010.56 (cf. p. 63).

[Nopsuwanchai 2003]
Roongroj NOPSUWANCHAI et D. POVEY, « Discriminative training for HMM-based offline handwritten character recognition », in: *Seventh International Conference on Document Analysis and Recognition, 2003. Proceedings*. 2003, 114-118 vol.1, DOI: 10.1109/ICDAR.2003.1227643 (cf. p. 62, 63).

[Oliveira 2017]
Dário OLIVEIRA et Matheus VIANA, « Fast CNN-Based Document Layout Analysis », in: *oct. 2017*, p. 1173-1180, DOI: 10.1109/ICCVW.2017.142 (cf. p. 57, 59, 85).

[Oliveira 2018]
Sofia Ares OLIVEIRA, Benoit SEGUIN et Frédéric KAPLAN, « dhSegment : A generic deep-learning approach for document segmentation », in: *CoRR abs/1804.10371* (2018), arXiv: 1804.10371 (cf. p. 57-59, 95, 96, 102).

[Ouwayed 2011]
Nazih OUWAYED et Abdel BELAÏD, « A general approach for multi-oriented text line extraction of handwritten document », in: *International Journal on Document Analysis and Recognition* 14.4 (sept. 2011), DOI: 10.1007/s10032-011-0172-6 (cf. p. 55).

[Palm 2019]
Rasmus Berg PALM, Florian LAWS et Ole WINTHER, « Attend, Copy, Parse End-to-end Information Extraction from Documents », in: *2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)*, 2019, p. 329-336, DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00060 (cf. p. 70).

[Papavassiliou 2010]
Vassilis PAPAVASSILIOU, Themos STAFYLAKIS, Vassilis KATSOUROS et George CARAYANNIS, « Handwritten document image segmentation into text lines and words », in: *Pattern Recognition* 43.1 (2010), p. 369-377, ISSN: 0031-3203, DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.05.007 (cf. p. 55).

[Peng 2011]
Xujun PENG, Srirangaraj SETLUR, Venu GOVINDARAJU et Ramachandrula SITARAM, « Handwritten text separation from annotated machine printed documents using Markov Random Fields », in: *In-
<table>
  <tr>
    <td>[Perlin 2002]</td>
    <td>Ken PERLIN, « Improving Noise », in : ACM Trans. Graph. 21.3 (juill. 2002), p. 681-682, ISSN : 0730-0301, DOI : 10.1145/566654.566636 (cf. p. 170).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Pham 2013]</td>
    <td>Vu PHAM, Christopher KERMORVANT et Jérôme LOURADOUR, « Dro-pout improves Recurrent Neural Networks for Handwriting Recogn-nition », in : CoRR abs/1312.4569 (2013), arXiv : 1312.4569 (cf. p. 66).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Pinson 2011]</td>
    <td>S. J. PINSON et W. A. BARRETT, « Connected Component Level Discrimination of Handwritten and Machine-Printed Text Using Ei-genfaces », in : 2011 International Conference on Document Analysis and Recognition, 2011, p. 1394-1398 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Plamondon 2000]</td>
    <td>R. PLAMONDON et S.N. SRIHARI, « Online and off-line handwriting recognition : a comprehensive survey », in : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22.1 (2000), p. 63-84, DOI : 10.1109/34.824821 (cf. p. 60, 61).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Plötz 2009]</td>
    <td>Thomas PLÖTZ et Gernot A. FINK, « Markov models for offline hand-writing recognition : a survey », in : International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 12 (2009), p. 269-298 (cf. p. 60, 62, 64, 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Poulos 2017]</td>
    <td>Jason POULOS et Rafael VALLE, « Character-Based Handwritten Text Transcription with Attention Networks », in : CoRR abs/1712.04046 (2017), arXiv : 1712.04046 (cf. p. 121, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Prasad 2018]</td>
    <td>Animesh PRASAD, Hervé DÉJEAN, Jean-Luc MEUNIER, Max WEIDEMANN, Johannes MICHAEL et Gundram LEIFERT, « Bench-Marking Infor-mation Extraction in Semi-Structured Historical Handwritten Re-cords », in : ArXiv abs/1807.06270 (2018) (cf. p. 72, 157, 158).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Prusty 2019]</td>
    <td>Abhishek PRUSTY, Sowmya AITHA, Abhishek TRIVEDI et Ravi Ki-ran SARVADEVABHATLA, Indiscapes : Instance Segmentation Net-works for Layout Parsing of Historical Indic Manuscripts, 2019, arXiv : 1912.07025 [cs.CV] (cf. p. 57, 59, 85).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Ptucha 2019]</td>
    <td>Raymond PTUCHA, Felipe PETROSKI SUCH, Suhas PILLAI, Frank BROCKLER, Vatsala SINGH et Paul HUTKOWSKI, « Intelligent character recognition using fully convolutional neural networks », in : <i>Pattern Recognition</i> 88 (2019), p. 604-613, ISSN : 0031-3203, DOI : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.12.017 (cf. p. 66).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Puigcerver 2017]</td>
    <td>Joan PUIGCERVER, « Are Multidimensional Recurrent Layers Really Necessary for Handwritten Text Recognition? », in : <i>14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)</i>, t. 01, 2017, p. 67-72, DOI : 10.1109/ICDAR.2017.20 (cf. p. 66, 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Qian 2020]</td>
    <td>Zhuang QIAN, Kaizhu HUANG, Qiu-Feng WANG, Jimin XIAO et Rui ZHANG, « Generative adversarial classifier for handwriting characters super-resolution », in : <i>Pattern Recognition</i> 107 (2020), p. 107453, ISSN : 0031-3203, DOI : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107453 (cf. p. 184).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Quirós 2018]</td>
    <td>Lorenzo QUIRÓS, « Multi-Task Handwritten Document Layout Analysis », in : <i>ArXiv abs/1806.08852</i> (2018) (cf. p. 57).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Redmon 2015]</td>
    <td>Joseph REDMON, Santosh Kumar DIVVALA, Ross B. GIRSHICK et Ali FARHADI, « You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection », in : <i>CoRR abs/1506.02640</i> (2015), arXiv : 1506.02640 (cf. p. 86).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Redmon 2016]</td>
    <td>Joseph REDMON et Ali FARHADI, « YOLO9000 : Better, Faster, Stronger », in : <i>CoRR abs/1612.08242</i> (2016), arXiv : 1612.08242 (cf. p. 86).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Redmon 2018]</td>
    <td>Joseph REDMON et Ali FARHADI, « YOLOv3 : An Incremental Improvement », in : <i>CoRR abs/1804.02767</i> (2018), arXiv : 1804.02767 (cf. p. 83, 86, 90).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Ren 2015]</td>
    <td>Shaoqing REN, Kaiming HE, Ross B. GIRSHICK et Jian SUN, « Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks », in : <i>CoRR abs/1506.01497</i> (2015) (cf. p. 86, 87).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Rensink 2000]</td>
    <td>Ronald RENSINK, « The Dynamic Representation of Scenes », in : <i>Visual Cognition 7</i> (jan. 2000), p. 17-42, DOI : 10.1080/135062800394667 (cf. p. 119).</td>
  </tr>
</table>
[Renton 2017]
Guillaume RENTON, Clément CHATELAIN, Sébastien ADAM, Christopher KERMORVANT et Thierry PAQUET, « Handwritten Text Line Segmentation Using Fully Convolutional Network », in : *2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)* 05 (2017), p. 5-9 (cf. p. 57).

[Renton 2018]
Guillaume RENTON, Yann SOULLARD, Clement CHATELAIN, Sébastien ADAM, Christopher KERMORVANT et Thierry PAQUET, « Fully convolutional network with dilated convolutions for handwritten text line segmentation », in : *International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)* (mai 2018), DOI : 10.1007/s10032-018-0304-3 (cf. p. 57).

[Romero 2013]
Verónica ROMERO et al., « The ESPOSALLES database : An ancient marriage license corpus for off-line handwriting recognition », in : *Pattern Recognit.* 46 (2013), p. 1658-1669 (cf. p. 60, 76, 77, 111, 114, 116, 124, 139, 144, 159, 163, 192, 196).

[Rouhou 2021]
Ahmed Cheikh ROUHOU, Marwa DHIAF, Yousri KESSENTINI et Sinda Ben SALEM, « Transformer-based approach for joint handwriting and named entity recognition in historical document », in : *Pattern Recognition Letters* (2021), ISSN : 0167-8655, DOI : https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.11.010 (cf. p. 142, 157, 158, 196).

[Ryu 2014]
J. RYU, H. I. KOO et N. I. CHO, « Language-Independent Text-Line Extraction Algorithm for Handwritten Documents », in : *IEEE Signal Processing Letters* 21.9 (2014), p. 1115-1119 (cf. p. 55).

[Saha 2019]
Ranajit SAHA, Ajoy MONDAL et C. V. JAWAHAR, « Graphical Object Detection in Document Images », in : *2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)* (2019), p. 51-58 (cf. p. 57, 59).

[Schwartz 1996]
R. SCHWARTZ, Christopher LAPRE, J. MAKHOUL, C. RAPHAEL et Ying ZHAO, « Language-independent OCR using a continuous speech recognition system », in : *Proceedings of 13th International Conference on Pattern Recognition* 3 (1996), 99-103 vol.3 (cf. p. 65).

[Shafait 2008]
F. SHAFAIT, J. V. BEUSEKOM, D. KEYSERS et T. M. BREUEL, « Structural Mixtures for Statistical Layout Analysis », in : *2008 The Eighth IAPR International Workshop on Document Analysis Systems*, 2008, p. 415-422 (cf. p. 54).
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>[Simistira 2016]</td>
      <td>Foteini SIMISTIRA, Mathias SEURET, Nicole EICHENBERGER, Angelika GARZ, Marcus LIWICKI et Rolf INGOLD, « DIVA-HisDB : A Precisely Annotated Large Dataset of Challenging Medieval Manuscripts », in : 2016 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2016, p. 471-476, DOI : 10.1109/ICFHR.2016.0093 (cf. p. 76).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Simistira 2017]</td>
      <td>Fotini SIMISTIRA et al., « ICDAR2017 Competition on Layout Analysis for Challenging Medieval Manuscripts », in : 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), t. 01, 2017, p. 1361-1370, DOI : 10.1109/ICDAR.2017.223 (cf. p. 52).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Simonyan 2015]</td>
      <td>Karen SIMONYAN et Andrew ZISSERMAN, « Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition », in : 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015, San Diego, CA, USA, May 7-9, 2015, Conference Track Proceedings, sous la dir. d'Yoshua BENGIO et Yann LE CUN, 2015 (cf. p. 122).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Soullard 2020]</td>
      <td>Yann SOULLARD, Pierrick TRANOUEZ, Clément CHATELAIN, Stéphane NICOLAS et Thierry PAQUET, « Multi-scale Gated Fully Convolutional DenseNets for semantic labeling of historical newspaper images », in : Pattern Recognit. Lett. 131 (2020), p. 435-441 (cf. p. 120).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Strauß 2018]</td>
      <td>Tobias STRAUSS, Gundram LEIFERT, Roger LABAHN, Tobias HODEL et Günter MÜHLBERGER, « ICFHR2018 Competition on Automated Text Recognition on a READ Dataset », in : 2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2018, p. 477-482, DOI : 10.1109/ICFHR-2018.2018.00089 (cf. p. 76, 77, 137, 192, 196).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Tang 2014]</td>
      <td>Youbao TANG, Xiangqian WU et Wei BU, « Text Line Segmentation Based on Matched Filtering and Top-Down Grouping for Handwritten Documents », in : 2014 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, 2014, p. 365-369, DOI : 10.1109/DAS.2014.14 (cf. p. 53).</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[Tarn 2013]</td>
      <td>Archives départementales du TARN, Petit guide d'initiation : la paléographie, 2013 (cf. p. 33).</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Toledo 2019]</td>
    <td>J. I. TOLEDO, Manuel CARBONELL, A. FORNÉS et J. LLADÓS, « Information extraction from historical handwritten document images with a context-aware neural model », in: Pattern Recognit. 86 (2019), p. 27-36 (cf. p. 71, 72).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Toselli 2004]</td>
    <td>Alejandro Héctor TOSELLI et al., « Integrated Handwriting Recognition And Interpretation Using Finite-State Models », in: Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. 18 (2004), p. 519-539 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Trivedi 2021]</td>
    <td>Abhishek TRIVEDI et Ravi Kiran SARVADEVABHATLA, « Boundary-Net: An Attentive Deep Network with Fast Marching Distance Maps for Semi-automatic Layout Annotation », in: CoRR abs/2108.09433 (2021) (cf. p. 59).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[UNESCO 1972]</td>
    <td>UNESCO, Convention concernant la protection du patrimoine mondial culturel et naturel, https://whc.unesco.org/archive/convention-fr.pdf, Accessed: 2021-08-17, 1972 (cf. p. 17).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Vaswani 2017]</td>
    <td>Ashish VASWANI et al., « Attention is All you Need », in: Advances in Neural Information Processing Systems, sous la dir. d'I. GUYON et al., t. 30, Curran Associates, Inc., 2017 (cf. p. 66, 128).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Vinciarelli 2002]</td>
    <td>Alessandro VINCIARELLI, « A survey on off-line Cursive Word Recognition », in: Pattern Recognition 35.7 (2002), p. 1433-1446, ISSN: 0031-3203, DOI: https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00129-7 (cf. p. 61, 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Vinciarelli 2004]</td>
    <td>Alessandro VINCIARELLI, Samy BENGIO et Horst BUNKE, « Offline recognition of unconstrained handwritten texts using HMMs and statistical language models », in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26 (2004), p. 709-720 (cf. p. 65).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wan 2019]</td>
    <td>Zhaoyi WAN, Fengming XIE, Yibo LIU, Xiang BAI et Cong YAO, « 2D-CTC for Scene Text Recognition », in: CoRR abs/1907.09705 (2019), arXiv: 1907.09705 (cf. p. 66).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wang 1994]</td>
    <td>Jin WANG et Jack JEAN, « Segmentation of merged characters by neural networks and shortest path », in: Pattern Recognition 27.5 (1994), p. 649-658, ISSN: 0031-3203, DOI: https://doi.org/10.1016/0031-3203(94)90044-2 (cf. p. 62).</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Wei 2013]</td>
    <td>H. WEI, M. BAECHLER, F. SLIMANE et R. INGOLD, « Evaluation of SVM, MLP and GMM Classifiers for Layout Analysis of Historical Documents », in : 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition, 2013, p. 1220-1224 (cf. p. 54).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wei 2014]</td>
    <td>H. WEI, K. CHEN, R. INGOLD et M. LIWICKI, « Hybrid Feature Selection for Historical Document Layout Analysis », in : 2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, 2014, p. 87-92 (cf. p. 56).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wigington 2017]</td>
    <td>Curtis WIGINGTON, Seth STEWART, Brian DAVIS, Bill BARRETT, Brian PRICE et Scott COHEN, « Data Augmentation for Recognition of Handwritten Words and Lines Using a CNN-LSTM Network », in : 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), t. 01, 2017, p. 639-645, DOI : 10.1109/ICDAR.2017.110 (cf. p. 77).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wigington 2018a]</td>
    <td>Curtis WIGINGTON, Chris TENSMEYER, Brian DAVIS, William BARRETT, Brian PRICE et Scott COHEN, « Start, Follow, Read : End-to-End Full-Page Handwriting Recognition », in : Computer Vision - ECCV 2018, sous la dir. de Vittorio FERRARI, Martial HEBERT, Cristian SMINCHISESCU et Yair WEISS, Springer International Publishing, 2018, p. 372-388 (cf. p. 66, 68, 78).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Wigington 2018b]</td>
    <td>Curtis WIGINGTON, Chris TENSMEYER, Brian L. DAVIS, W. BARRETT, Brian L. PRICE et Scott COHEN, « Start, Follow, Read : End-to-End Full-Page Handwriting Recognition », in : ECCV, 2018 (cf. p. 133).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Xu 2016]</td>
    <td>Kelvin XU et al., Show, Attend and Tell : Neural Image Caption Generation with Visual Attention, 2016, arXiv : 1502.03044 [cs.LG] (cf. p. 66, 119-121, 125).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Xu 2017]</td>
    <td>Yue XU, Wenhao HE, Fei YIN et Cheng-Lin LIU, « Page Segmentation for Historical Handwritten Documents Using Fully Convolutional Networks », in : 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 01 (2017), p. 541-546 (cf. p. 57).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Yi 2017]</td>
    <td>Xiaohan Yi, Liangcai GAO, Yuan LIAO, Xiaode ZHANG, Runtao LIU et Zhuoren JIANG, « CNN Based Page Object Detection in Document Images », in : 2017 14th IAPR International Conference on</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>[Yin 2009]</td>
    <td>Fei YIN et Cheng-Lin LIU, « Handwritten Chinese text line segmentation by clustering with distance metric learning », in: <i>Pattern Recognition</i> 42.12 (2009), New Frontiers in Handwriting Recognition, p. 3146-3157, ISSN: 0031-3203, DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.12.013 (cf. p. 53, 55).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Yousef 2018]</td>
    <td>Mohamed YOUSEF, Khaled F. HUSSAIN et Usama S. MOHAMMED, « Accurate, Data-Efficient, Unconstrained Text Recognition with Convolutional Neural Networks », in: <i>CoRR abs/1812.11894</i> (2018), arXiv: 1812.11894 (cf. p. 66, 120).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Yu 2021]</td>
    <td>W. YU, Ning LU, X. QI, Ping GONG et Rong XIAO, « PICK : Processing Key Information Extraction from Documents using Improved Graph Learning-Convolutional Networks », in: <i>2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)</i> (2021), p. 4363-4370 (cf. p. 70, 78).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Zhang 2021]</td>
    <td>Peng ZHANG et al., « VSR : A Unified Framework for Document Layout Analysis combining Vision, Semantics and Relations », in: <i>CoRR abs/2105.06220</i> (2021), arXiv: 2105.06220 (cf. p. 78).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Zhong 2019]</td>
    <td>Xu ZHONG, Jianbin TANG et Antonio JIMENO-YEPES, « PubLay-Net : largest dataset ever for document layout analysis », in: <i>CoRR abs/1908.07836</i> (2019), arXiv: 1908.07836 (cf. p. 76, 85).</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>[Ziaratban 2010]</td>
    <td>Majid ZIARATBAN et Karim FAEZ, « An Adaptive Script-Independent Block-Based Text Line Extraction », in: <i>2010 20th International Conference on Pattern Recognition</i>, 2010, p. 249-252, DOI: 10.1109/ICPR.2010.70 (cf. p. 53).</td>
  </tr>
</table>
<figure><img src="image_110.png" /></figure>
**Titre :** Combinaison de connaissances physiques et textuelles pour la reconnaissance d'images de registres anciens

**Mot clés :** Documents historiques, reconnaissance de structure, reconnaissance d'écriture manuscrite, extraction d'information, génération de documents synthétiques

**Résumé :** Nos travaux portent sur la reconnaissance automatique de documents historiques ayant un intérêt fondamental en généalogie : les registres paroissiaux. Nos contributions s'articulent en trois axes. Le premier axe porte sur la reconnaissance de la structure de ces registres. Nous proposons une méthode hybride capable de localiser les actes en s'appluyant sur l'apprentissage de motifs structuels et leur groupement logique à l'aide de règles. Le deuxième axe adresse la reconnaissance du contenu textuel de ces documents. Nous adaptons une architecture neuromaneale avec mécanisme d'attention pour la reconnaissance d'écriture manuscrite, et mon-

trons l'intérêt d'une reconnaissance conjointe d'écriture manuscrite et entités nommées. Nous étudions également plusieurs stratégies d'apprentissage conjointes. Le troisième axe aborde la génération de documents synthétiques. Nous proposons une méthode pour générer des actes synthétiques, en modélisant les structures de phrases récurrentes des actes et en implémentant des transformations permettant de déformer et dégrader les images synthétisées grâce à des polices manuscrites. Nous montrons l'intérêt de cette stratégie pour réduire le besoin en transcriptions manuelles, qui est un enjeu majeur de ce travail.

**Title:** Combining physical and textual approaches for parish register recognition

**Keywords:** Historical documents, document layout analysis, handwriting recognition, information extraction, synthetic document generation

**Abstract:** This thesis focuses on automatic recognition of historical French registers. These documents contain a series of records, and contain valuable information for genealogists. We present three main contributions. Firstly, we introduce a hybrid methodology for document layout recognition, combining neural networks and logical rules. We demonstrate the strength of this approach, especially when few training documents are available. Secondly, we focus on automatic handwritten text understanding. We adapt

an attention-based neural network for this task and demonstrate that combining handwriting recognition and named entity recognition increases performance. We also study various training strategies for multi-task and multi-scale analysis. Finally, we address synthetic document generation, modeling the textual content and the visual appearance of real records. This approach is crucial as it allows to reduce the dependency on annotated documents, which is a key issue in this work.