Techniques de reconnaissance des formes- Méthodes standards et méthodes neuronales / Ameni Driss 

Public ISBD Titre : Techniques de reconnaissance des formes- Méthodes standards et méthodes neuronales Type de document : texte imprimé Auteurs : Ameni Driss, Auteur ; Asma Yahiaoui, Auteur ; Ahmed Chibat, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2015 Importance : 76 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Statistique Appliquée  Sciences Exactes Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Le but de notre mémoire est de présenter quelques techniques de reconnaissance des formes. Mais pour cela nous allons d’abord définir succinctement cette discipline. Nous allons évoquer quelques notions de théorie, puis quelques techniques. Nous allons conclure par la comparaison de quelques méthodes sur un même exemple. La reconnaissance statistique des formes recèle un nombre considérable de techniques et de méthodes. Elles ont presque toutes été élaborées pour répondre à la question centrale abordée dans cette discipline : celle de la classification. Dans le cadre supervisé, la classification prend le sens de discrimination, où il s’agit d’affecter les observations à des classes prédéfinies. Dans le cadre non supervisé, la question est de répartir l’ensemble des observations en groupes dont ni le nombre ni la composition ne sont connues d’avance. Il s’agit ici, sans hypothèses a priori, de détecter et d’identifier des structures qui pourraient exister dans l’ensemble des données. Deux directions ont été suivies dans la conception des techniques et des méthodes supervisées : ï‚· La théorie de la décision ï‚· Les fonctions discriminantes. La théorie de la décision a donné des outils qui se basent sur l’estimation des densités de probabilités des classes. Par contre, l’approche basée sur les fonctions discriminantes implique que la forme de la fonction discriminante soit spécifiée et ne soit pas imposée par la distribution de probabilité sous jacente. La diversité des méthodes dans la première approche provient de la diversité des contextes : paramétrique, non paramétrique, bayesien. Les méthodes dans la deuxième approche varient en fonction de la complexité de la forme de la fonction discriminante. Elle s’étale de la fonction linéaire discriminante (qui est une combinaison linéaire des variables explicatives) jusqu’aux fonctions non linéaires à plusieurs paramètres tel que le perceptron multicouche. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=1072 Techniques de reconnaissance des formes- Méthodes standards et méthodes neuronales [texte imprimé] / Ameni Driss, Auteur ; Asma Yahiaoui, Auteur ; Ahmed Chibat, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2015 . - 76 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Statistique Appliquée  Sciences Exactes Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Le but de notre mémoire est de présenter quelques techniques de reconnaissance des formes. Mais pour cela nous allons d’abord définir succinctement cette discipline. Nous allons évoquer quelques notions de théorie, puis quelques techniques. Nous allons conclure par la comparaison de quelques méthodes sur un même exemple. La reconnaissance statistique des formes recèle un nombre considérable de techniques et de méthodes. Elles ont presque toutes été élaborées pour répondre à la question centrale abordée dans cette discipline : celle de la classification. Dans le cadre supervisé, la classification prend le sens de discrimination, où il s’agit d’affecter les observations à des classes prédéfinies. Dans le cadre non supervisé, la question est de répartir l’ensemble des observations en groupes dont ni le nombre ni la composition ne sont connues d’avance. Il s’agit ici, sans hypothèses a priori, de détecter et d’identifier des structures qui pourraient exister dans l’ensemble des données. Deux directions ont été suivies dans la conception des techniques et des méthodes supervisées : ï‚· La théorie de la décision ï‚· Les fonctions discriminantes. La théorie de la décision a donné des outils qui se basent sur l’estimation des densités de probabilités des classes. Par contre, l’approche basée sur les fonctions discriminantes implique que la forme de la fonction discriminante soit spécifiée et ne soit pas imposée par la distribution de probabilité sous jacente. La diversité des méthodes dans la première approche provient de la diversité des contextes : paramétrique, non paramétrique, bayesien. Les méthodes dans la deuxième approche varient en fonction de la complexité de la forme de la fonction discriminante. Elle s’étale de la fonction linéaire discriminante (qui est une combinaison linéaire des variables explicatives) jusqu’aux fonctions non linéaires à plusieurs paramètres tel que le perceptron multicouche. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=1072

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