Modèles théoriques en reconnaissance de formes et architecture hydride pour machine perceptive

Theoretical models in pattem recognition and hybrid architecture for perceptive machine

• Auteur / Autrice : Marc Sebban
• Direction : Djamel Abdelkader Zighed
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Informatique
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Djamel Abdelkader Zighed

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nez électroniques

Reconnaissance des formes (informatique)

Résumé

Dans cette recherche, nous avons aborde une problematique majeure dans les sciences cognitives: l'architecture et les modeles pour la perception intelligente. Cette recherche a demarre dans le cadre d'un projet prc sciences cognitives 1993, en collaboration avec des chercheurs en neurobiologie, neuropsychologie cognitive, mathematiques et informatique. L'objectif est de proposer un systeme artificiel capable d'accomplir des taches relatives a la perception: reconnaissance, identification, denomination d'un stimulus. Dans un premier temps, nous nous sommes interesses a l'olfaction et dans un second, nous avons tente d'etendre le modele artificiel a d'autres modalites perceptives comme la vision. Ce travail de recherche s'est decompose en deux parties: la premiere, visait l'elaboration d'un modele d'architecture fonctionnelle. Nous nous sommes alors inspires de travaux menes en neuropsychologie cognitive pour mettre au point un systeme hybride couplant un sous-systeme de reconnaissance de formes en dimension p et un sous-systeme a base de connaissances avec gestion selon la logique multivalente et la theorie des probabilites symboliques. Le premier est charge d'extraire les proprietes de bas niveau et le second de deduire, a partir des informations de bas niveau et de la base de connaissances, les proprietes de nature plutot semantiques (symboliques). Le modele fonctionne ainsi en pipeline. La seconde partie du travail visait l'etude de certaines questions theoriques rencontrees en reconnaissance de formes: estimation des probabilites en utilisant des modeles de voisinages geometriques, mise au point d'indicateurs et de tests statistiques permettant d'evaluer la separabilite des classes en dimension p, construction d'algorithmes d'apprentissage incremental, etude des modeles de representation des connaissances, etc. Tous ces resultats ont ete regroupes dans une plate-forme logiciel baptisee simpl, qui est actuellement utilisee dans des etudes portant sur la comprehension des mecanismes cognitifs lies a la perception olfactive