Reconnaissance des formes cours de D. E. A. Introduction S. Canu psichaud insa-rouen fr/~scanu/RdF
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Ouvertures et perspectives (fusion de données, flou, DS,…)
Quelques problèmes de RdF
Buts de la RdF Sources - Actions - Classes Règles de décision
Coûts : matrice de confusion
Coût minimum : cadre probabiliste
A savoir Buts de la RdF 2 points de vue : utilisateur - concepteur
Les différentes étapes d’une application de RdF
Reconnaissance des formes cours de D.E.A.
Introduction
S. Canu
psichaud.insa-rouen.fr/~scanu/RdF
Objectifs du cours
Principes de base de la RdF
règle de décision
cout, règle de Bayes
matrice de confusion courbe C.O.R.
Méthode de développement d’une
application de RdF
méthodes et Algorithmes
méthodes « historiques » (analyse discriminante)
kppv, CART (arbres de décision)
réseaux de neurones : optimisation
EM
Ouvertures et perspectives (fusion de données, flou, DS,…)
Aspects
pratiques du cours
Exam final 50 % de la note
TP 1 : étude biblio : 15 %
TP 2 : page web : 15 %
TP 3 : programme matlab, octave,… 15 %
quiz : 5 % (0 ou +1)
Quelques
exemples de RdF
Quelques exemples de RdF
Quelques exemples de RdF
Quelques problèmes de RdF
Les différentes phases des algorithmes
de reconnaissance des formes
Quelques problèmes de RdF
Buts de la RdF
Sources - Actions - Classes Règles de décision
Buts de la RdF
Coûts :
matrice de confusion
Coûts : matrice de confusion
Coûts : matrice de confusion
Algorithme de coût minimum
Coût minimum :
cadre probabiliste
Coût minimum : cadre probabiliste
Coût minimum : cadre probabiliste
Coût minimum : cadre probabiliste
A savoir
Buts de la RdF 2 points de vue :
utilisateur - concepteur
Les enjeux de la RdF
Problèmes de la RdF
Les différentes étapes d’une application de RdF
notations
Méthodes de RdF
La
RdF par apprentissage
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