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Reconnaissance de formes

3IE1 Reconnaissance de formes Informatique S9
Cours : 20 h TD : 2 h TP : 8 h Projet : 0 h Total : 30 h
Responsable : Luc Brun
Pré-requis
Cours d'initiation au traitement d'images en 2eme année.
Objectifs de l'enseignement
L'objectif de ce cours est de fournir aux étudiants les bases de la reconnaissance de forme : caractériser des objets (formes, image, molécules,...), définir des mesures de similarités entre ces objets et enfin effectuer des taches de régression, d'indexation ou de classification entre ces objets.



Programme détaillé
Le cours est logiquement divisé en deux parties. La première partie est dédiée à l'analyse structurelle de forme et concerne la caractérisation et la mesure de similarité d'objets définies soit par des chaînes (musique, ADN, mouvement,...) soit par des graphes (formes, molécules, graphes d'adjacence d'une image,...). Le cours étudiera des méthodes purement algorithmiques ainsi que des méthodes permettant de créer des passerelles entre la vision structurelle et numérique.



La seconde partie du cours est dédié à la reconnaissance statistique de formes et étudiera l'ensemble des mesures statistiques (tel que les moments) habituellement utilisées dans ce domaine.
Applications (TD ou TP)
1) Codage de la méthode hongroise
2) Calcul d'une approximation de la distance d'édition basée sur la méthode hongroise
3) Plongement des graphes dans un espace vectoriel en utilisant une matrice de distances d'éditions
4) Regression ou classification des vecteurs obtenus.
Compétences acquises
Analyser une image pour en tirer une décision.
Bibliographie
Dupe, Francois-Xavier & Brun, Luc. Classification de formes avec un noyau sur graphes flexible et robuste au bruit. In Proceedings of RFIA'2010 , Caen , January 2010 .*



http://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_de_formes



Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern classification, Wiley-interscience, 2001

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