Reconnaissance de formes naturelles par des réseaux de neurones artificiels : application au nannoplancton calcaire

par Denis Dollfus

Thèse de doctorat en Informatique sciences de l'environnement

Sous la direction de Yves Lancelot.

Soutenue en 1997

à Aix-Marseille 3 .


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  • Résumé

    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.

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Informations

  • Détails : 167 p

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  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
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  • Cote : T 2509/A-B
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