Enseignement optionnel de deuxième/troisième année du BSc en informatique
3 h hebdomadaires au semestre d’été (3 crédits ECTS), dont 2 h de cours et 1 d’exercices.
Contrôle continu.
Préalable: aucun
Ce cours enseigne les fondements de la reconnaissance des formes dans un contexte proche du traitement du signal et des images. Il est complété par des exercices qui en illustrent étroitement les thèmes.
Introduction: Reconnaissance des formes naturelles; Notions de RF; Etapes de reconnaissance; Principes de reconnaissance; Performances de reconnaissance; Apprentissage; Complexité des formes; Traitement d'images et RF; Domaines d'étude et réalisations en RF
RF statistique: Eléments de la théorie des probabilités; Décision; Décision avec coût; Fonction d'erreur
Méthodes statistiques: Catégories de méthodes statistiques; Approche paramétrique bayesienne; Approche paramétrique non bayesienne; Approche bayesienne non paramétrique; Méthode des q plus proches voisins; Apprentissage
Classification automatique: Introduction; Regroupement hiérarchique; Méthode des nuées dynamiques; La quantification vectorielle (QV)
Les réseaux de neurones: Introduction; Modélisation; Réseaux à couches; Réseaux à base radiale; Réseaux de Hopfield; Réseau de Hamming; Apprentissage par renforcement; Réseau de Kohonen; En somme
Méthodes structurelles de RF: Structure d'un objet; Structures de chaînes; Structures syntaxiques régulières; Stuctures de graphes; Application des méthodes structurelles en reconnaissance 3D
Reconnaissance des formes naturelle
Notions de RF
Etapes de reconnaissance
Principes de reconnaissance
Performances de reconnaissance
Apprentissage
Complexité des formes
Traitement d'images et RF
Domaines d'étude et réalisations en RF
Eléments de la théorie des probabilités
Décision
Décision avec coût
Fonction d'erreur
Catégories de méthodes statistiques
Approche paramétrique bayesienne
Approche paramétrique non bayesienne
Approche bayesienne non paramétrique
Méthode des q plus proches voisins
Apprentissage
Introduction
Regroupement hiérarchique
Méthode des nuées dynamiques
La quantification vectorielle (QV)
Introduction
Modélisation
Réseaux à couches
Réseaux à base radiale
Réseaux de Hopfield
Réseau de Hamming
Apprentissage par renforcement
Réseau de Kohonen
En somme
Structure d'un objet
Structures de chaînes
Structures syntaxiques régulières
Stuctures de graphes
Application des méthodes structurelles en reconnaissance 3D
Modèles de Markov
Modèles de Markov cachés (HMM)
Mise en correspondance géométrique
Books on-line
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/books.htm
The computer vision homepage
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html
CVonline
http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/
is a free web-based compendium of topics in computer vision.