Reconnaissance de formes

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RECONNAISSANCE DE FORMES
ECRITURE MANUSCRITE
SIGNATURE
VISAGES, BIOMETRIE
OBJETS ET ENVIRONNEMENT EN ROBOTIQUE
idée à retenir : tout cela ne marche pas très bien les approches sont encore
élémentaires ; on ne sait pas encore mimer le fonctionnement cérébral
A. approche statistique pour les objets « simples » : mesure sur des objets
par exemple en chaîne de production « bons » et « mauvais »
B. approche structurelle : description d’objets complexes sous forme de
graphes liant des objets plus simples pour représenter ces objets complexes

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un objet analysé à reconnaître est représenté sous la forme
d’un vecteur de paramètres
approche standard en reconnaissance de formes d’objets « simples »
(classification)
dans le même espace, on dispose de formes types,
apprises au préalable correspondant aux objets à reconnaître
reconnaître l’objet c’est décider que le vecteur caractérisant
l’objet analysé à reconnaître est suffisamment proche d’un
des vecteur mémorisés lors de l’apprentissage
problèmes : bruit, préanalyse incorrecte (contours, régions)
fluctuations importantes d’un objet à l’autre
approche probabiliste ; théorie de la décision (critère de bayes
et de neyman pearson)
A. approche statistique
nécessité d’un
apprentissage
http://www.ee.columbia.edu/~sfchang/course/spr/

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Reconnaissance de formes Approche statistique
Un objet est décrit comme un ensemble de paramètres (un vecteur
de dimension réduite)
longueur
largeur

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Il y a des fluctuations d’un objet à l’autre
longueur
largeur
Formalisation probabiliste
R
L
longueur
largeur
R
L
Chaque groupe (classe) est associée à un nuage de points
Comment décide t on de l’appartenance à une classe ?

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mesure de paramètres
objet représenté par un vecteur
séparation de
l’espace des
paramètres en régions