Reconnaissance des formes

Reconnaissance des formes

Reconnaissance de formes

On désigne par reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif[1]. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.

Les formes ou motifs à reconnaître peuvent être de nature très variée. Des exemples de contenus auxquels sont appliquées les méthodes sont multiples. Il peut s'agir de contenu visuel (code barre, visage, empreinte digitale...) ou sonore (reconnaissance de parole), d'images médicales (rayon X, EEG, IRM...) ou multispectrales (images satellitaires) et bien d'autres.

Sommaire

Méthodes

La reconnaissance de motifs peut être effectuée au moyen de divers algorithmes d'apprentissage automatique tels:

Les formes recherchées peuvent être des formes géométriques, descriptibles par une formule mathématique, telles que :

Elle peuvent aussi être de nature plus complexe:

Les algorithmes de reconnaissance peuvent travailler sur des images en noir et blanc, avec en blanc les contours des objets se trouvant dans l'image. Ces images sont le fruit d'algorithmes de détection de contours. Ils peuvent aussi travailler sur des zones de l'image prédéfinies issues de la segmentation de l'image.

Méthodes de reconnaissance de formes :

Un algorithme bien connu pour la détection de formes, la transformée de Hough, est une méthode d'estimation paramétrique.

La méthode globale

Cette méthode caractérise une forme et extrait des paramètres caractéristiques de l'objet et les comparent par une méthode de classification ou de mise en correspondance à une base d'apprentissage. Par cette méthode, il est impossible d'extraire plusieurs formes de la même image sans pré-traitement.

La méthode multiple à partir de point d'intérêt

Dans cette approche, on extrait des points caractéristiques d'objets comme les coins via les détecteurs de Harris puis on extrait des caractéristiques aux voisinage de ce point. Avec ces caractéristiques, il est possible d'extraire plusieurs objets et de faire la reconnaissance de ceux-ci via un classifieur.

Applications

Bibliographie

  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern classification, Wiley-interscience, 2001 (ISBN 0-471-05669-3)  [détail des éditions]
  • (en) Dietrich Paulus and Joachim Hornegger (1998) Applied Pattern Recognition (2nd edition), Vieweg. ISBN 3-528-15558-2
  • (en) J. Schuermann: Pattern Classification: A Unified View of Statistical and Neural Approaches, Wiley&Sons, 1996, ISBN 0-471-13534-8
  • (en) Sholom Weiss and Casimir Kulikowski (1991) Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5
  • Christopher M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning, Springer, 2006 (ISBN 0-387-31073-8)  [détail des éditions]

Références

  1. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
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