Reconnaissance des formes cours de D. E. A. Introduction S. Canu psichaud insa-rouen fr/~scanu/RdF



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tarix02.03.2018
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#43796


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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