Application des reseaux neuronaux en visionique : traitement d'images et classification

par KHALED BASULAIM

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de A. FAURE.

Soutenue en 1995

à Le Havre .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Le travail presente se rapporte a deux domaines pluridisciplinaires qui font l'objet d'une recherche active: la vision artificielle et les reseaux neuronaux. Il consiste a concevoir une procedure neuronale basee sur des reseaux multicouches et destinee a la reconnaissance des formes polyedriques. Fondee sur la connaissance moderne du systeme visuel biologique concernant le traitement hierarchique et l'architecture bien organisee. Cette procedure neuronale est composee de deux etapes de traitement: un traitement bas-niveau consistant a construire l'image des et un traitement haut-niveau concernant la classification. Nous utilisons essentiellement des perceptrons multicouches (pmc) conditionnes par l'algorithme de retropropagation du gradient. Plusieurs criteres et facteurs ont ete definis afin de determiner la performance des reseaux et la qualite des calculs. Ils sont utilisables pour analyser d'autres reseaux effectuant des taches quelconques et disposant d'entrees/sorties semblables a celles des reseaux traites. L'optimisation des pmc de taille respectable est affectee par une approche pratique concernant l'architecture de ces reseaux et le choix de la base d'apprentissage. Pour la detection de contours, nous utilisons un nombre limite de prototypes elementaires pour l'apprentissage. Des resultats satisfaisants ont ete obtenus pour differents types d'images independamments de leurs conditions de numerisation. Une classification efficace est aussi obtenue en testant des images degradees issues de la premiere etape de traitement


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Informations

  • Détails : 200 P.
  • Annexes : 115 REF.

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