Algorithmes hybrides d'apprentissage de chaines de Markov cachées : conception et applications à la reconnaissance des formes

Genetic hybridization of hidden Markov models : design of learning algorithms and applications to pattern recognition

• Auteur / Autrice : Thierry Brouard
• Direction : Jean-Pierre Asselin de Beauville
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Tours

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Reconnaissance des formes (informatique)

Markov, Processus de -- Solutions numériques

Markov, Processus de

Algorithmes génétiques

Résumé

La problématique de ce travail repose sur la qualité de modélisation de données (appelées observations) faite par des chaines de Markov cachées (CMC). Notre objectif est alors de proposer des algorithmes permettant d'améliorer cette qualité. Le critère retenu pour quantifier la qualité de la modélisation est la probabilité que la CMC génère des observations données. La résolution de ce problème fait appel à des techniques d'hybridation. Les outils employés conjointement aux CMC dans ce travail sont les algorithmes génétiques. Nous les utilisons ici pour répondre à une double attente. Premièrement, ils vont nous permettre d'explorer l'espace de recherche des CMC en évitant les optima locaux. Deuxièmement, l'algorithme génétique gère une caractéristique importante des CMC : leur nombre d'états. Au final, l'algorithme hybride le plus évolué détermine seul la meilleure CMC par rapport à un problème donné. C'est à dire qu'il conçoit une architecture (nombre d'états) et détermine les transitions nécessaires entre ces états. Différentes applications ont été réalisées dans le cadre de ce travail dans le domaine de la reconnaissance d'images, de la prévision de séries temporelles, de la ségmentation d'images et du suivi d'objets dans une séquence d'images. Les nouveaux algorithmes proposés par ce travail sont applicables à n'importe quel domaine, sous les hypothèses nécessaires aux CMC. Ils permettent un apprentissage rapide des modèles, et une détermination entièrement automatique de l'architecture (nombre d'états et transitions autorisées) des CMC.

The main point of this work is based on the quality of modelization of data (called observations) made by hidden Markov models (HMMs). Our goal is to propose algorithms that improve this quality. The criterion used to quantify the quality of HMM is the probability that a given model generates a given observation. To solve this problem, we use a genetic hybridization of HMM. Using genetic algorithms (GAs) jointly to HMM permits two things. First, GAs let us to explore more efficiently the set of models, avoiding local optima. Second, GAs optimize an important characteristic of HMM : its number of hidden states. The most efficient hybrid algorithm finds the best HMM for a given problem, by itself. This means that the GA designs a set of states and the associated transition probabilities. Many explications have been done in the framework of this thesis, in many domains like image recognition, time series prediction, unsupervised image segmentation and object tracking in sequences of images. The new algorithms proposed here are appliable to all domains (peovided that hypothesis related to HMM are satisfied). They allow a fast and efficient training of HMM, and an entirely automatic determination of the architecture (number of states, transition probabilities) of the HMM.