Représentation de connaissances et complexité de Kolmogorov : le cas du dessin au trait

par Michel Binse

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Max Dauchet.

Soutenue en 1994

à Lille 1 .


  • Résumé

    La ressemblance de deux objets s'etablit a la fois par ce qu'ils ont d'analogue (information mutuelle) et d'identique (information commune). Nous utilisons ici le mot information dans son sens de contenu descriptionnel, ce qui nous place dans le cadre de la complexite de kolmogorov. Le theoreme de gacs et korner (1973) affirme que l'information commune est probablement negligeable devant l'information mutuelle. Pour ne pas nous placer dans le cadre de ce theoreme, nous limitons le domaine a des langages restreints, en nous dotant d'un droit logarithmique a negliger. Ce defaut logarithmique est suffisamment large pour permettre de profiter des proprietes enoncees par levin et kolmogorov et suffisamment limite pour que les objets distincts inclus (au sens de l'information) dans un objet donne, soient en nombre polynomial. Nous imposons des contraintes a ce langage restreint pour que toute l'information mutuelle soit faite d'information commune. De tels langages seront appeles booleens. En effet, apres avoir fixe une axiomatique, nous montrons que l'on peut manipuler les objets comme des ensembles. Nous illustrons par des exemples les resultats theoriques. Nous abordons alors le cas du dessin au trait, proposons un langage de representation booleen, specifions des qualites vis a vis d'un espace semantique et illustrons par des exemples, des contre exemples, et un compromis: une representation pyramidale. Nous montrons alors comment le traitement booleen permet de rester dans le raisonnable pour construire des bases de connaissance. Une seconde partie presente un vaste panorama des methodes d'apprentissage et de representation des connaissances, appliquees au cas du dessin au trait.

  • Titre traduit

    Knowledge recognition and kolmogorov complexity. Case of outline drawing


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Informations

  • Détails : 1 vol. (244 p.)
  • Annexes : Bibliogr.

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Lilliad Learning Center Innovation (Villeneuve d'Ascq, Nord).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-1994-269
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