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RECONNAISSANCE DE FORMES
IAR-6002
Introduction
Présentation du plan de cours– Références
Applications de la reconnaissance de formes Étapes du processus de reconnaissance Sources d’informations
Applications de la reconnaissance de formes
La reconnaissance de formes consiste à détecter ou à classifier des objets
Applications possibles:– Analyse automatique des images médicales
obtenues de microscopes, de digitaliseurs, d’appareils à résonnance magnétique, d’appareils à rayons X, d’appareils de médecine nucléaire, de caméras conventionnelles, etc.
Applications de la reconnaissance de formes
Applications possibles:– Inspection automatique de pièces sur une ligne
d’assemblage
– Assemblage automatique de pièces
– Reconnaissance de la parole par ordinateur
– Reconnaissance de texte par ordinateur
– Classement automatique de bois, acier, fruits, etc.
– Classification de signaux séismiques
Applications de la reconnaissance de formes
Applications possibles:– Identification des personnes à partir des emprein-
tes digitales, de la forme des mains, des emprein-tes rétiniennes, de la voix, etc.
– Analyse automatique d’images satellitaires pour le monitoring des cultures, des forêts, des chan-gements climatiques, des réserves d’eau, des icebergs, des catastrophes naturelles (fuite de pétrole, volcan, ouragan), etc.
Applications de la reconnaissance de formes
Applications possibles:– Classification des électrocardiogrammes selon
les catégories de maladies cardiaques
Étapes du processus de reconnaissancede formes
Étapes du processus de reconnaissancede formes
La segmentation des images permet d’isoler chacun des objets présents dans une image
La phase d’extraction des caractéristiques con-siste à calculer un ensemble de mesures permet-tant de représenter chaque objet de façon unique
La classification permet d’associer une classe quelconque à chaque objet traité
Étapes du processus de reconnaissancede formes
Étapes du processus de reconnaissancede formes (méthodes statistiques)
Étapes du processus de reconnaissancede formes (Conception d’un système)
Choix d’un algorithme de segmentation appro-prié
Choix des caractéristiques permettant la meilleur discrimination des objets
Choix de l’algorithme de classification Entraînement du classificateur Évaluation des performances
Étapes du processus de reconnaissancede formes plus détaillées
Étapes du processus de reconnaissancede formes plus détaillées
Traitement de bas-niveau– amélioration de la perception des images (lissage
d’images) Traitement de niveau-intermédiaire
– segmentation des images Traitement de haut-niveau
– classification des objets
Étapes du processus de reconnaissancede formes (méthodes structurelles)
Étapes du processus de reconnaissancede formes (méthodes structurelles)
Sources d’informations (Revues)
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
Pattern Recognition IEEE Transactions on Computers IEEE Transactions on Information Theory IEEE Transactions on Systems, Man, and
Cybernetics Proceedings of the IEEE
Sources d’informations (Revues)
Applied Optics Computer Vision, Graphics, and Image
Processing IEEE Computer Graphics and Applications IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and
Signal Processing IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Medical Imaging
Sources d’informations (Revues)
International Journal of Remote Sensing Journal of the Optical Society of America Optical Engineering Photogrammetric Engineering and Remote
Sensing IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing
Sources d’informations (Monographies)
Introduction to Statistical Pattern Recognition, Keinosuke Fukunaga, Academic Press, 1990, ISBN 0-12-2698517
Pattern Classification: A Unified View of Statis-tical and neural Approaches, Jürgen Schürmann, John Wiley, 1996, ISBN 0-471-13534-8
Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications, N. K. Bose et P. Liang, McGraw-Hill, 1996, ISBN 0-07-006618-3
Sources d’informations (Monographies)
Structural Pattern Recognition, T. Pavlidis, Springer-Verlag, 1977, ISBN 0-387-08463-0
Handbook of Pattern Recognition and Image Processing, K. S. Fu et al., Academic Press, 1986, ISBN 0-12-774560-2
Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, C. H. Chen et al., World Scientific, 1993, ISBN 981-02-1136-8
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