Réseaux de neurones à couches géométriques : Application à la détection d'anomalies en vision artificielle.

Neural networks with geometric layers: Application to anomaly detection in computer vision.

• Auteur / Autrice : Julien De Saint Angel
• Direction : Christophe Saint-jean, Christophe Saint-jean
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Image, signal et automatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2020
• Etablissement(s) : La Rochelle
• Ecole(s) doctorale(s) : EUCLIDE
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de mathématiques Images et applications

Mots clés

Mots clés libres

Réseaux de neurones

Couches géométriques

Détection des anomalies

Neural networks

Geometric layers

Anomaly detection

Résumé

Ce projet de thèse vise à utiliser des réseaux de neurones à couches géométriques avec une approche basée sur l'algèbre conforme pour réaliser la détection d'anomalies. L'objectif est d'exploiter les propriétés géométriques de ces réseaux pour améliorer la capacité à repérer des anomalies dans les données.

This thesis project aims to use geometrically layered neural networks with an approach based on conformal algebra to perform anomaly detection. The aim is to exploit the geometric properties of these networks to improve the ability to spot anomalies in data.