Download or read book R seaux de neurones pour la reconnaissance des formes written by Isabelle Guyon and published by . This book was released on 1988 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Description des propriétés de réseaux d'architecture différentes et proposition de mécanismes d'apprentissage originaux à la reconnaissance de séquences d'informations. Application à la reconnaissance de caractères manuscrits.
Download or read book Reconnaissance de formes naturelles par des r seaux de neurones artificiels written by Denis Dollfus and published by . This book was released on 1997 with total page 167 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES FORMES DES OBJETS NATURELS SONT SOUMISES A UNE FORTE VARIABILITE QU'IL EST SOUVENT DIFFICILE DE MODELISER. LA CONCEPTION D'UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE DE FORMES APPLIQUE AUX OBJETS NATURELS DOIT INTEGRER CETTE DIFFICULTE. LA STRATEGIE CHOISIE DANS CETTE ETUDE EST DE COPIER QUELQUES ASPECTS SIMPLES ET GENERAUX DE LA VISION DU PRIMATE. LA CAPACITE D'APPRENTISSAGE A PARTIR D'EXEMPLES, ET UNE AUGMENTATION GRADUELLE DE LA COMPLEXITE DES PARAMETRES CODEES PAR LES NEURONES, DES AIRES PRIMAIRES AUX AIRES SUPERIEURES, CONSTITUENT L'ESSENTIEL DES PROPRIETES QUI ONT ETE RECHERCHEES. LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS SONT LA BASE ALGORITHMIQUE DES METHODES CONCUES ET TESTEES. UN COMPROMIS SATISFAISANT ENTRE LES CONTRAINTES DE RAPIDITE DE CALCUL ET DE QUALITE DE LA RECONNAISSANCE A ETE OBTENU AVEC UN RESEAU DE NEURONES MULTI-COUCHES A CONNEXIONS STRUCTUREES, ENTRAINE PAR RETRO-PROPAGATION. D'AUTRES METHODES N'ONT PU CONDUIRE A UN TEMPS DE CALCUL SATISFAISANT (RESEAUX DE KOHONEN), OU, QUAND LE CRITERE DE RAPIDITE ETAIT SATISFAIT, A UNE QUALITE ACCEPTABLE (RESEAU DE NEURONES A DEUX COUCHES ET RETRO-PROPAGATION). LA DERNIERE METHODE DEVELOPPEE EST APPLIQUEE A LA RECONNAISSANCE DE PLUSIEURS ESPECES DE COCCOLITHES (PHYTOPLANCTON CALCAIRE). LE SYSTEME, QUI COMPREND UN MICROSCOPE MOTORISE, UN SYSTEME VIDEO ET UN ORDINATEUR, EST OPERATIONNEL. SA VITESSE DE COMPTAGE, 4,8 OBJETS PAR SECONDE, PERMET D'OBTENIR DES DECOMPTES STATISTIQUEMENT FIABLES, ET CARACTERISES PAR UNE BONNE REPETABILITE. LA GENERALITE DE LA METHODE EST DEMONTREE PAR SON APPLICATION A DEUX AUTRES PROBLEMES DE RECONNAISSANCE DE FORMES, LA CLASSIFICATION D'HETEROGENEITES CONDUCTRICES DES PAROIS DE FORAGES, ET LA RECONNAISSANCE DE VISAGES HUMAINS.
Download or read book R seaux de neurones multicouches appliqu s la reconnaissance invariante des formes planes written by György Vass and published by . This book was released on 1998 with total page 30 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce mémoire, nous avons proposé l'utilisation des descripteurs invariants et des réseaux de neurones multicouches pour la reconnaissance des formes contours planes. Le réseau de neurones est constitué d'une ou de plusieurs couches. L'algorithme de rétropropagation permet d'effectuer l'apprentissage. Nous avons montré que dans le cas d'un réseau de neurones à une seule couche cachée le choix du nombre des neurones peut être réalisé en utilisant un critère qui ne fait intervenir que les sorties des neurones cachés et les classes d'appartenance des observations. En fonction des formes planes considérées, nous avons proposé différents types de descripteurs invariants possédant des propriétés telles que la stabilité et la complétude. Dans une application telle que la reconnaissance des formes étoilées, l'utilisation des descripteurs de Fourier basés sur une représentation radiale permet au réseau de neurones d'apprendre les formes indépendamment des transformations qu'ils ont pu subir. Par ailleurs, nous avons montré que les invariants complets et stables peuvent être utilisés efficacement dans le cadre d'un apprentissage en mode non supervisé ou auto-associatif. Les résultats obtenus sont très encourageants et nous ont permis de voir la capacité d'un réseau de neurone à générer un codage interne. Cependant, dans le cas où les contours ne sont connus que partiellement, nous avons proposé une description locale invariante au groupe des similitudes et une architecture neuronale modulaire. Les résultats obtenus sont très encourageants. Nous pensons qu'ils peuvent être améliorés en choisissant un autre algorithme d'approximation polygonale.
Download or read book Etude des r seaux de neurones formels written by Léon Personnaz and published by . This book was released on 1986 with total page 70 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Etude de l'application des réseaux de neurones à résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance de formes. Définition des conditions que les réseaux de neurones doivent satisfaire pour être efficaces. Evaluation des aspects fondamentaux des mécanismes d'apprentissage
Download or read book R seaux de neurones artificiels written by Philippe.. Martin and published by . This book was released on 1992 with total page 362 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes connexionnistes employées en reconnaissance de formes. Nous tentons de présenter les principaux modèles de réseaux de neurones de manière homogène et de justifier le choix du modèle auquel nous nous sommes particulièrement intéresses: celui des réseaux multi-couches. Nous consacrons le deuxième chapitre a l'étude de ces derniers. Après une synthèse des différentes connaissances utiles au choix de l'architecture d'un réseau multi-couche et a la mise en œuvre de l'algorithme d'apprentissage par rétro-propagation du gradient, nous nous intéressons aux réseaux d'automates a seuil. Les propriétés de ces réseaux et leurs liens avec les méthodes usuelles de classification sont mis en évidence. Ceci nous amène a proposer un nouvel algorithme d'apprentissage hiérarchique. Dans le dernier chapitre, nous décrivons un système de reconnaissance bas-niveau d'images de partitions musicales imprimées. Différentes solutions pour le pré-traitement, la segmentation et la classification sont proposées. Ces solutions font appel tant a l'analyse d'image conventionnelle qu'aux réseaux de neurones décrits dans les chapitres précédents; elles sont illustrées par des résultats expérimentaux
Download or read book Contribution l tude des r seaux de neurones formels pour la reconnaissance des formes written by Yizhak Idan and published by . This book was released on 1992 with total page 111 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS ETUDIONS CERTAINS APPORTS DES TECHNIQUES NEURONALES A LA RECONNAISSANCE DES FORMES. NOUS AVONS D'ABORD EVALUE LES POSSIBILITES D'APPLICATION D'UNE MEMOIRE ASSOCIATIVE QUI A ETE IMPLANTEE OPTIQUEMENT DANS NOTRE LABORATOIRE. LE MANQUE D'AVANTAGES DECISIFS EN FAVEUR DES ARCHITECTURES DE TYPE HOPFIELD NOUS A INCITE A TRAVAILLER SUR DES MODELES STATISTIQUES DE CLASSIFICATION, APPLIQUES A DES DONNEES DE TYPES CHIFFRES MANUSCRITS. LE MODELE DE KOHONEN NOUS SEMBLE COMPLEMENTAIRE DES METHODES LOCALES ET, DE PLUS, APPROPRIE A L'IMPLANTATION OPTIQUE A MOYEN TERME. NOUS AVONS PU PROFITER D'UN TRAVAIL SUR LES MODELES D'ASSOCIATION SYMBOLIQUE PAR CARTES DE KOHONEN: LE MODELE LASSO. TRAITANT LA CLASSIFICATION COMME UN PROBLEME D'ASSOCIATION DISCRETE, NOUS AVONS PROPOSE UNE SUPERVISION FORTE, NOTAMMENT PAR LA NORMALISATION DE DISTANCES. POUR L'APPLICATION SPECIFIQUE AU TRI POSTAL, ON PREFERE LE REJET DE BONNES REPONSES A L'ACCEPTATION DE REPONSES FAUSSES; NOUS AVONS ALORS UTILISE UN RAYON DE COOPERATION, QUI FACILITE LES REJETS PAR UN POST-TRAITEMENT. NOUS AVONS EVALUE D'AUTRES METHODES COMME: LES K-PLUS-PROCHES-VOISINS, LES FENETRES DES PARZEN, LVQ, LES CARTES DE KOHONEN, LE NEOCOGNITRON ET UN MODELE DE TYPE TDNN QUI A ETE SUGGERE COMME LE MEILLEUR POUR CETTE TACHE. LE TAUX DE RECONNAISSANCE DES METHODES NEURONALES ETUDIEES EST COMPARABLE A CELUI DES TECHNIQUES STATISTIQUES NON PARAMETRIQUES ETUDIEES, ET CES METHODES PERMETTENT UN GAIN EN PLACE MEMOIRE ET EN TEMPS DE CALCUL. TDNN ET LASSO TRAITANT L'INFORMATION DE MANIERE COMPLEMENTAIRE, NOUS AVONS HYBRIDE CES MODELES EN PARALLELE DANS UN SIMPLE POST-TRAITEMENT NEURONAL. NOUS AVONS MONTRE QUE LES PERFORMANCES OBTENUES PAR UNE TELLE COOPERATION SONT SENSIBLEMENT MEILLEURES QUE CELLES DES MODELES TRAVAILLANT SEPAREMENT. CELA TEND A DEMONTRER L'AVANTAGE DE L'UTILISATION DE RESEAUX DE NEURONES POUR L'EXTRACTION D'INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES, COMME DANS DES APPLICATIONS DE FUSION DE DONNEES.
Download or read book Reconnaissance optique des formes en parall le utilisant des r seaux de neurones et une mire de r duction de dimensions written by Philippe Gagné and published by . This book was released on 1998 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Representations of Vision written by Andrei Gorea and published by Cambridge University Press. This book was released on 1991-04-26 with total page 376 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This stimulating volume on vision extends well beyond the traditional areas of vision research and places the subject in a much broader philosophical context. The emphasis throughout is to integrate and illuminate the visual process. The first three parts of the volume provide authoritative overviews on computational vision and neural networks, on the neurophysiology of visual cortex processing, and on eye-movement research. Each of these parts illustrates how different research perspectives may jointly solve fundamental problems related to the efficiency of visual perception, to the relationship between vision and eye-movements and to the neurophysiological 'codes' underlying our visual perceptions. In the fourth part, leading vision scientists introduce the reader to some major philosophical problems in vision research such as the nature of 'ultimate' codes for perceptual events, the duality of psycho-physics, the bases of visual recognition and the paradigmatic foundations of computer-vision research.
Download or read book ARCHITECTURES ET APPRENTISSAGE DE RESEAUX DE NEURONES POUR LA CLASSIFICATION ET POUR LA PREDICTION DE SUITES CHRONOLOGIQUES written by ISABELLE.. POUJAUD and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ETUDE PRESENTEE DANS CE MEMOIRE TRAITE DE DEUX APPLICATIONS DES RESEAUX DE NEURONES: LA CLASSIFICATION DE FORMES STATIQUES ET LA PREDICTION DE SUITES CHRONOLOGIQUES. LE MEMOIRE DEBUTE PAR UNE PRESENTATION GENERALE DES ARCHITECTURES DE RESEAUX ET DES ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE S'Y RAPPORTANT. LA DEUXIEME PARTIE EST CONSACREE A L'ETUDE DES CLASSIFIEURS NEURONAUX. NOUS PRESENTONS LA FACON DONT UN RESEAU DE NEURONES PERMET D'ETABLIR DES SEPARATIONS ENTRE DES ENSEMBLES DE POINTS REPRESENTATIFS DE CLASSES. NOUS TRAITONS ENSUITE DES PROBLEMES SIMPLES QUI NOUS PERMETTENT DE METTRE EN EVIDENCE LES DIFFERENTS PARAMETRES INTERVENANT DANS LA RESOLUTION DE CES PROBLEMES. PUIS NOUS TRAITONS UN PROBLEME REEL ET COMPLEXE: LA RECONNAISSANCE DE CHIFFRES MANUSCRITS. NOUS TERMINONS PAR LA PRESENTATION D'UNE METHODE DE PLUS EN PLUS UTILISEE POUR LA REALISATION DE CLASSIFIEURS. ELLE CONSISTE A CONSTRUIRE LE RESEAU AU FUR ET A MESURE DES BESOINS INDIQUES PAR LES PERFORMANCES DE CLASSIFICATION OBTENUES. LA TROISIEME PARTIE EST CONSACREE A LA REALISATION DE PREDICTEURS NON LINEAIRES POUR DES SUITES CHRONOLOGIQUES. LE PROBLEME INITIAL CONSISTAIT A TROUVER UN PREDICTEUR POUR UNE SUITE CONSTITUEE DE DONNEES REELLES: LES COURS BOURSIERS. AFIN D'INTERPRETER LA FACON DONT UN RESEAU DE NEURONES PEUT ASSURER LA FONCTION D'UN PREDICTEUR, NOUS AVONS TRAITE EN PARALLELE DES SUITES MODELES. AVANT DE RECHERCHER DES PREDICTEURS, NOUS AVONS PROCEDE A UNE ANALYSE DES DIFFERENTES SUITES AFIN DE LES CARACTERISER. NOUS AVONS ENSUITE TESTE DES PREDICTEURS POLYNOMIAUX AINSI QUE DES PREDICTEURS NEURONAUX. LES PREDICTEURS TESTES N'ONT PAS FOURNI LES RESULTATS ATTENDUS POUR LES SUITES ISSUES DES COURS BOURSIERS, EN REVANCHE, LES PERFORMANCES OBTENUES AVEC LES SUITES MODELES MONTRENT QUE LES RESEAUX DE NEURONES SONT DES OUTILS CAPABLES D'APPRENDRE DES FONCTIONS ET DE REALISER AINSI DE BONS PREDICTEURS
Download or read book Reconnaissance optique des formes en parall le utilisant des r seaux de neurones et une mire de r duction de dimensions written by and published by . This book was released on 1997 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book RESEAUX DE NEURONES EN TRAITEMENT D IMAGES DES MODELES THEORIQUES AUX APPLICATIONS INDUSTRIELLES written by Gilles Burel and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES TRAVAUX PRESENTES PORTENT SUR LES RESEAUX DE NEURONES APPLIQUES AU TRAITEMENT DU SIGNAL ET DE L'IMAGE. ON SE PLACE D'EMBLEE DU POINT DE VUE DE L'INDUSTRIEL IMPLIQUE DANS LA RECHERCHE, C'EST-A-DIRE QUE L'ON S'INTERESSE A DES PROBLEMES REALISTES, SANS POUR AUTANT NEGLIGER LA RECHERCHE THEORIQUE. DANS UNE PREMIERE PARTIE, NOUS MONTRONS L'INTERET DES RESEAUX DE NEURONES COMME SOURCE D'INSPIRATION POUR LA CONCEPTION DE NOUVEAUX ALGORITHMES. NOUS PROPOSONS EN PARTICULIER UNE STRUCTURE ORIGINALE POUR LA PREDICTION, AINSI QUE DE NOUVEAUX ALGORITHMES DE QUANTIFICATION VECTORIELLE. LES PROPRIETES DES ALGORITHMES EXISTANTS SONT EGALEMENT ECLAIRCIES DU POINT DE VUE THEORIQUE, ET DES METHODES DE REGLAGE AUTOMATIQUE DE LEURS PARAMETRES SONT PROPOSEES. ON MONTRE ENSUITE LES CAPACITES DES RESEAUX DE NEURONES A TRAITER UN VASTE CHAMP D'APPLICATIONS D'INTERET INDUSTRIEL. POUR DIVERS PROBLEMES DE TRAITEMENT DE L'IMAGE ET DU SIGNAL (DE LA SEGMENTATION A LA SEPARATION DE SOURCES, EN PASSANT PAR LA RECONNAISSANCE DE FORMES ET LA COMPRESSION DE DONNEES), ON MONTRE QU'IL EST POSSIBLE DE DEVELOPPER A MOINDRE COUT UNE SOLUTION NEURONALE EFFICACE
Download or read book Contribution l tude des r seaux de neurones formels pour la reconnaissance des formes written by Yizhak Idan and published by . This book was released on 1992 with total page 111 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS ETUDIONS CERTAINS APPORTS DES TECHNIQUES NEURONALES A LA RECONNAISSANCE DES FORMES. NOUS AVONS D'ABORD EVALUE LES POSSIBILITES D'APPLICATION D'UNE MEMOIRE ASSOCIATIVE QUI A ETE IMPLANTEE OPTIQUEMENT DANS NOTRE LABORATOIRE. LE MANQUE D'AVANTAGES DECISIFS EN FAVEUR DES ARCHITECTURES DE TYPE HOPFIELD NOUS A INCITE A TRAVAILLER SUR DES MODELES STATISTIQUES DE CLASSIFICATION, APPLIQUES A DES DONNEES DE TYPES CHIFFRES MANUSCRITS. LE MODELE DE KOHONEN NOUS SEMBLE COMPLEMENTAIRE DES METHODES LOCALES ET, DE PLUS, APPROPRIE A L'IMPLANTATION OPTIQUE A MOYEN TERME. NOUS AVONS PU PROFITER D'UN TRAVAIL SUR LES MODELES D'ASSOCIATION SYMBOLIQUE PAR CARTES DE KOHONEN: LE MODELE LASSO. TRAITANT LA CLASSIFICATION COMME UN PROBLEME D'ASSOCIATION DISCRETE, NOUS AVONS PROPOSE UNE SUPERVISION FORTE, NOTAMMENT PAR LA NORMALISATION DE DISTANCES. POUR L'APPLICATION SPECIFIQUE AU TRI POSTAL, ON PREFERE LE REJET DE BONNES REPONSES A L'ACCEPTATION DE REPONSES FAUSSES; NOUS AVONS ALORS UTILISE UN RAYON DE COOPERATION, QUI FACILITE LES REJETS PAR UN POST-TRAITEMENT. NOUS AVONS EVALUE D'AUTRES METHODES COMME: LES K-PLUS-PROCHES-VOISINS, LES FENETRES DES PARZEN, LVQ, LES CARTES DE KOHONEN, LE NEOCOGNITRON ET UN MODELE DE TYPE TDNN QUI A ETE SUGGERE COMME LE MEILLEUR POUR CETTE TACHE. LE TAUX DE RECONNAISSANCE DES METHODES NEURONALES ETUDIEES EST COMPARABLE A CELUI DES TECHNIQUES STATISTIQUES NON PARAMETRIQUES ETUDIEES, ET CES METHODES PERMETTENT UN GAIN EN PLACE MEMOIRE ET EN TEMPS DE CALCUL. TDNN ET LASSO TRAITANT L'INFORMATION DE MANIERE COMPLEMENTAIRE, NOUS AVONS HYBRIDE CES MODELES EN PARALLELE DANS UN SIMPLE POST-TRAITEMENT NEURONAL. NOUS AVONS MONTRE QUE LES PERFORMANCES OBTENUES PAR UNE TELLE COOPERATION SONT SENSIBLEMENT MEILLEURES QUE CELLES DES MODELES TRAVAILLANT SEPAREMENT. CELA TEND A DEMONTRER L'AVANTAGE DE L'UTILISATION DE RESEAUX DE NEURONES POUR L'EXTRACTION D'INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES, COMME DANS DES APPLICATIONS DE FUSION DE DONNEES.
Download or read book R seaux de neurones textures et mod les markoviens pour la d tection et l identification d objets en mouvement written by Souad Haddadi and published by . This book was released on 1997 with total page 172 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse, propose le développement d'une méthode d'analyse de séquence d'images pour l'interprétation de scènes dynamiques où évoluent des objets quelconques ou des êtres humains, sur fond non uniforme et sous éclairage peu contrôlé. Deux axes de recherche ont été abordés : l'analyse de mouvement (détection des objets en mouvement) et la reconnaissance des formes (identification des objets). L'approche de détection proposée s'appuie sur une procédure de segmentation statistique fondée sur le principe markovien et sur l'analyse de la texture. En considérant un opérateur fondé sur les différences entre trois images successives prises deux à deux, on met en évidence les objets mobiles ainsi que les régions du fond découvertes ou recouvertes par ces objets pendant leur mouvement. Une segmentation grossière est ensuite appliquée afin de ne traiter que les zones retenues de l'image. On enchaîne par une segmentation plus fine fondée sur le principe markovien et textural en rapprochant ce problème à celui d'une classification de l'image en pixel fixe et pixel mobile. L'approche d'identification de ces objets utilise un modèle statistique par les réseaux de neurones artificiels. Ils permettent ainsi l'apprentissage numérique par l'exemple. Des modèles d'architectures de réseaux de neurones ont été développés et appliqués à l'identification des êtres humains. Les performances de ces réseaux ont été calculées à l'aide de deux bases de données construites à cette occasion. Nous avons montré que l'on pouvait obtenir de bonnes performances à l'aide de réseaux du type MLP pour notre application. Toutefois, les études menées au cours de cette thèse soulèvent un certain nombre de problèmes théoriques difficiles, ainsi par exemple, à plusieurs reprises, nous nous sommes trouvés confrontés aux problèmes de la sélection d'un ensemble d'apprentissage pertinent.
Download or read book Reconnaissance de formes et approximation de fonctions par r seaux neuro mim tiques et par des m thodes statistiques approche th orique et exp rimentale written by Jean Bourrely and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Au début des années 80, des techniques informatiques fondées sur des principes s'inspirant du fonctionnement biologique du cerveau ont revu le jour. Ces techniques baptisées "neuronales" sont utilisées maintenant en laboratoire ou en milieu industriel pour résoudre des tâches aussi complexes que la reconnaissance de formes, le diagnostic ou la prévision de séries temporelles. L'objectif de cette thèse est d'étudier un certain nombre de ces modèles neuronaux, dans leur environnement applicatif, et de proposer une évaluation de leurs performances, tant théorique qu'expérimentale. Pour chaque type d'application, cependant, des algorithmes "classiques" existent déjà. Nous nous attacherons à étudier leurs performances, comme pour les algorithmes neuronaux, avec des outils de modélisation théorique et sur les mêmes bases de données. Deux sortes de comparaisons nous intéressent plus particulièrement : la comparaison des algorithmes entre eux et la comparaison entre la mesure expérimentale d'un algorithme et sa modélisation théorique. Enfin, nous étudierons les possibilités d'implémentation informatique de ces algorithmes, notamment sur machine parallèle.
Download or read book ETUDE DE LA GENERALISATION DANS LES PERCEPTRONS MULTI COUCHE written by EDUARDO.. SEPULVEDA and published by . This book was released on 1994 with total page 143 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE TRAITE DES RESEAUX DE NEURONES ET LEUR APPLICATION AUX PROBLEMES DE RECONNAISSANCE DES FORMES. L'INEXISTENCE DE SOLUTION MATHEMATIQUE A CES PROBLEMES FONT DE L'OUTIL RESEAU DE NEURONES UNE ALTERNATIVE AUX SOLUTIONS CLASSIQUES OU LES PRINCIPAUX INCONVENIENTS SONT L'ABSENCE DE CONNAISSANCE DES DISTRIBUTIONS STATISTIQUES DES FORMES ET LA GRANDE DIMENSIONALITE DES DONNEES. LES METHODES CONNEXIONNISTES PERMETTENT D'ABORDER CES PROBLEMES SANS AVOIR A PRIORI BESOIN DE CONNAITRE LA STATISTIQUE DU PROBLEME CONCERNE. DANS UN PREMIER TEMPS NOUS AVONS UTILISE LES RESEAUX DE NEURONES POUR ESSAYER DE RESOUDRE DEUX PROBLEMES SPECIFIQUES: LA DETECTION D'UNE BALISE PLACEE DANS L'ENVIRONNEMENT D'UN ROBOT MOBILE AFIN D'AIDER A LOCALISER CE DERNIER ET LA RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS OMNI-SCRIPTEURS. DANS LES DEUX CAS, LA QUANTITE INSUFFISANTE D'EXEMPLES NOUS ONT CONDUIT A REDUIRE LA DIMENSION DES DONNEES A L'AIDE DE CODAGES SPECIFIQUES. LES RESULTATS INSUFFISANTS OBTENUS NOUS ONT FAIT CONCLURE QUE L'UTILISATION DE CES CODAGES N'EST PAS ADAPTEE AU PROBLEME. ENSUITE NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE HYBRIDE OU NOUS UTILISONS LES RESEAUX NEURONAUX POUR REDUIRE LA DIMENSION DES DONNEES. LA CLASSIFICATION EST ASSUREE PAR UN CLASSIFIEUR DES PLUS-PROCHES-VOISINS LEQUEL, A L'AIDE D'UNE FONCTION DE COUT SPECIFIQUE QUI EST MINIMISEE PAR UNE EXTENSION DE LA RETROPROPAGATION CLASSIQUE, GUIDE LA REDUCTION DE LA DIMENSION EFFECTUEE PAR LE RESEAU. NOUS AVONS APPLIQUE CETTE METHODE AU PROBLEME DE LA RECONNAISSANCE DE CARACTERES MANUSCRITS, OBTENANT UNE AMELIORATION A LA FOIS DE LA VITESSE MOYENNE DE RECONNAISSANCE ET DU TAUX D'ERREUR COMMISE PAR LE CLASSIFIEUR DES PLUS-PROCHES-VOISINS. L'INCONVENIENT DE CETTE METHODE ETANT LE TEMPS DE CALCUL NECESSAIRE POUR REALISER L'APPRENTISSAGE, NOUS PROPOSONS DES AMELIORATIONS POUR LE REDUIRE
Download or read book Reconnaissance de caract res industriels par application d un syst me de r seaux de neurones boucle de r troaction written by Stéphane Lecœuche and published by . This book was released on 1998 with total page 320 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La reconnaissance de caracteres en milieu industriel est confrontee aux problemes de la variete des supports utilises (metal, bois, papier,) et du type d'ecriture (jet d'encre, gravure,). L'etude presentee porte sur la conception d'un systeme de reconnaissance de caracteres qui possede les proprietes d'autoadaptation necessaires a la resolution de ces problemes. Le systeme propose est elabore a partir de deux reseaux de neurones et d'une boucle de retroaction. Le premier reseau permet d'extraire un modele binarise invariant quels que soient le materiau et le type de marquage et quelles que soient la position, la taille et l'orientation du caractere. Il est construit suivant une architecture a couches structurees decrivant une operation de vision et une operation de normalisation. Un second reseau supervise du type rbf realise la classification de ce modele. Ce reseau a ete concu pour permettre et faciliter la reconnaissance multifonte en prenant compte de la variete et de la specificite des polices utilisees en marquage industriel. En fonction de la qualite de reconnaissance, le systeme peut grace a la boucle de retroaction, apporter au premier reseau l'information necessaire a l'amelioration de la vision des caracteres. La premiere partie est une introduction a la reconnaissance de caracteres et aux systemes d'ocr, nous presentons ensuite en deuxieme partie une bibliographie sur les reseaux de neurones utilises en classification et en troisieme partie quelques reseaux de neurones utilises en reconnaissance invariante. Dans une quatrieme partie, nous presentons l'architecture de notre systeme et detaillons les concepts originaux tels que la notion de centre/voisinage developpee dans l'etage de vision, l'architecture de normalisation et la notion de forme introduite dans la phase d'apprentissage du reseau rbf. La cinquieme partie est consacree a l'analyse des performances du systeme applique a des cas reels.
Download or read book Classification par r seaux de neurones dans le cadre de la scatt rom trie ellipsom trique written by Sabit Fawzi Philippe Zaki and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La miniaturisation des composants impose à l'industrie de la micro-électronique de trouver des techniques de caractérisation fiables rapides et si possible à moindre coût. Les méthodes optiques telles que la scattérométrie se présentent aujourd'hui comme des alternatives prometteuses répondant à cette problématique de caractérisation. Toutefois, l'ensemble des méthodes scattérométriques nécessitent un certain nombre d'hypothèses pour assurer la résolution d'un problème inverse et notamment la connaissance de la forme géométrique de la structure à tester. Le modèle de structure supposé conditionne la qualité même de la caractérisation. Dans cette thèse, nous proposons l'utilisation des réseaux de neurones comme outils d'aide à la décision en amont de toute méthode de caractérisation. Nous avons validé l'utilisation des réseaux de neurones dans le cadre de la reconnaissance des formes géométriques de l'échantillon à tester par la signature optique utilisée dans toute étape de caractérisation scattérométrique. Tout d'abord, le cas d'un défaut lithographique particulier lié à la présence d'une couche résiduelle de résine au fond des sillons est étudié. Ensuite, nous effectuons une analyse de détection de défaut de modèle utilisé dans la résolution du problème inverse. Enfin nous relatons les résultats obtenus dans le cadre de la sélection de modèles géométriques par réseaux de neurones en amont d'un processus classique de caractérisation scattérométrique. Ce travail de thèse a montré que les réseaux de neurones peuvent bien répondre à la problématique de classification en scattérométrie ellipsométrique et que l'utilisation de ces derniers peut améliorer cette technique optique de caractérisation.
