Reconnaissance des formes évolutives par combinaison, coopération et sélection de classifieurs

par Veyis Gunes

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pascal Estraillier.

Soutenue en 2001

à La Rochelle .


  • Résumé

    Lorsque plusieurs classifieurs sont amenés à concourir à une même tâche de reconnaissance, plusieurs stratégies de décisions, impliquant ces classifieurs de différents manières, sont possibles. Une première stratégie consiste à décider suite à différents avis : il s'agit de la combinaison de classifieurs. Une deuxième stratégie consiste à utiliser un ou plusieurs avis pour mieux guider d'autres classifieurs dans leurs phases d'apprentissages, et à utiliser un ou plusieurs avis pour améliorer la prise de décisions d'autres classifieurs dans la phase de classement : il s'agit de la coopération de classifieurs. Enfin, la troisième et dernière stratégie consiste à privilégier un ou plusieurs classifieurs en fonction de divers critères ou en fonction de la situation : il s'agit de la sélection de classifieurs. L'aspect temporel de la RdF, c'est-à-dire l'évolution possible des classes à reconnaître, est traité par la stratégie de la sélection. En étudiant les aspects statiques et dynamiques de la RdF, nous montrons que pour reconnaître des classes dynamiques, deux approches sont possibles. Ces deux approches sont validées sur un ensemble de test. Lorsque les trajectoires des classes ne s'intersectent pas et que ces classes sont multimodales, l'approche proposée consiste à transformer ces classes dynamiques en classes statiques. En intégrant l'évolution de ces classes dans le temps, les classes obtenues deviennent alors complexes. Pour traiter ce type de classes, un algorithme de coopération des classifieurs est proposé. Il met en oeuvre, d'une part, une méthode de classification non-supervisée effectuant une sélection adaptative de classifieurs et, d'autre part, plusieurs méthodes de RdF supervisées. Lorsqu'il n'y a pas d'intersection et que les classes évoluent de manière continue dans le temps, l'approche proposée consiste à rendre dynamique le système de RdF. Une méthode, fondée sur la modélisation des changements d'états du système par un réseau de Petri flou, est proposée. La méthode permet de prédire le ou les états du système les mieux adaptés au problème de RdF, à l'instant considéré.

  • Titre traduit

    Evolving pattern recognition by combination, cooperation and selection of classifiers


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Informations

  • Détails : 1 vol. (164 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 143-149

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de La Rochelle. Bibliothèque universitaire.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE-S 2001 GUN
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