UN RESEAU DE NEURONES POUR LA CLASSIFICATION D'IMAGES PDF Download
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Author: Anne Trotin
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 188
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Book Description
L'UN DES PRINCIPAUX AVANTAGES DES RESEAUX DE NEURONES EST LE PARALLELISME INHERENT A L'ORGANISATION DES TRAITEMENTS. JUSQU'A PRESENT, LA PLUPART DES MODELES ETANT SIMULES SUR DES MACHINES CONVENTIONNELLES, CE CRITERE N'EST PAS EXPLOITE. L'UN DES INTERETS D'UNE REALISATION MATERIELLE EST DONC D'AUGMENTER LES VITESSES DE TRAITEMENT. CETTE THESE TENTE DE MONTRER LA FAISABILITE DE L'IMPLANTATION D'UN ALGORITHME PARTICULIER DE RESEAU DE NEURONES SUR UN CIRCUIT NUMERIQUE VLSI. L'APPLICATION VISEE EST LA RECONNAISSANCE D'IMAGES. LE NEOCOGNITRON A ETE RETENU CAR IL POSSEDE NON SEULEMENT DES CAPACITES PARTICULIEREMENT INTERESSANTES DE TOLERANCE AUX DEFORMATIONS DES IMAGES EN PHASE DE GENERALISATION, MAIS EGALEMENT UNE STRUCTURE A CONNEXIONS LOCALES ET A POIDS PARTAGES QUI LE DESIGNE COMME UN BON CANDIDAT A UNE INTEGRATION MATERIELLE. LE MODELE A TOUT D'ABORD ETE ETUDIE DE FACON GENERALE. CETTE ETAPE A CONDUIT A EFFECTUER DIVERSES TRANSFORMATIONS SUR L'ALGORITHME DE DEPART AFIN DE REDUIRE LA COMPLEXITE DES TRAITEMENTS EN PHASE DE FONCTIONNEMENT. L'APPRENTISSAGE A EGALEMENT ETE MODIFIE, CE QUI A PERMIS DE DETERMINER EN PARTIE DE FACON AUTOMATIQUE LA TAILLE DES DIFFERENTES COUCHES DU RESEAU. CE TRAVAIL A ETE VALIDE PAR DES SIMULATIONS SUR UNE BASE DE DONNEES DE CHIFFRES MANUSCRITS EXTRAITS DES CODES POSTAUX. LES RESULTATS OBTENUS MONTRENT QUE LES SIMPLIFICATIONS EFFECTUEES, LOIN DE DEGRADER LES PERFORMANCES, LES AMELIORENT MEME PARFOIS. L'ETUDE DE L'ARCHITECTURE D'UN CIRCUIT INTEGRE NUMERIQUE A PERMIS D'EVALUER LA COMPLEXITE DU PROBLEME. IL APPARAIT QUE LE NEOCOGNITRON APRES MODIFICATIONS PEUT ETRE IMPLANTE. CELA DEMANDE NEANMOINS LE CHOIX D'UNE APPLICATION DONNEE QUI PERMET DE DEFINIR UNE STRUCTURE ADAPTEE. LA REALISATION PHYSIQUE NE SE RESTREINT PAS POUR AUTANT A UN UNIQUE RESEAU CAR CERTAINS PARAMETRES RESTENT PROGRAMMABLES.
Author: Anne Trotin
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L'UN DES PRINCIPAUX AVANTAGES DES RESEAUX DE NEURONES EST LE PARALLELISME INHERENT A L'ORGANISATION DES TRAITEMENTS. JUSQU'A PRESENT, LA PLUPART DES MODELES ETANT SIMULES SUR DES MACHINES CONVENTIONNELLES, CE CRITERE N'EST PAS EXPLOITE. L'UN DES INTERETS D'UNE REALISATION MATERIELLE EST DONC D'AUGMENTER LES VITESSES DE TRAITEMENT. CETTE THESE TENTE DE MONTRER LA FAISABILITE DE L'IMPLANTATION D'UN ALGORITHME PARTICULIER DE RESEAU DE NEURONES SUR UN CIRCUIT NUMERIQUE VLSI. L'APPLICATION VISEE EST LA RECONNAISSANCE D'IMAGES. LE NEOCOGNITRON A ETE RETENU CAR IL POSSEDE NON SEULEMENT DES CAPACITES PARTICULIEREMENT INTERESSANTES DE TOLERANCE AUX DEFORMATIONS DES IMAGES EN PHASE DE GENERALISATION, MAIS EGALEMENT UNE STRUCTURE A CONNEXIONS LOCALES ET A POIDS PARTAGES QUI LE DESIGNE COMME UN BON CANDIDAT A UNE INTEGRATION MATERIELLE. LE MODELE A TOUT D'ABORD ETE ETUDIE DE FACON GENERALE. CETTE ETAPE A CONDUIT A EFFECTUER DIVERSES TRANSFORMATIONS SUR L'ALGORITHME DE DEPART AFIN DE REDUIRE LA COMPLEXITE DES TRAITEMENTS EN PHASE DE FONCTIONNEMENT. L'APPRENTISSAGE A EGALEMENT ETE MODIFIE, CE QUI A PERMIS DE DETERMINER EN PARTIE DE FACON AUTOMATIQUE LA TAILLE DES DIFFERENTES COUCHES DU RESEAU. CE TRAVAIL A ETE VALIDE PAR DES SIMULATIONS SUR UNE BASE DE DONNEES DE CHIFFRES MANUSCRITS EXTRAITS DES CODES POSTAUX. LES RESULTATS OBTENUS MONTRENT QUE LES SIMPLIFICATIONS EFFECTUEES, LOIN DE DEGRADER LES PERFORMANCES, LES AMELIORENT MEME PARFOIS. L'ETUDE DE L'ARCHITECTURE D'UN CIRCUIT INTEGRE NUMERIQUE A PERMIS D'EVALUER LA COMPLEXITE DU PROBLEME. IL APPARAIT QUE LE NEOCOGNITRON APRES MODIFICATIONS PEUT ETRE IMPLANTE. CELA DEMANDE NEANMOINS LE CHOIX D'UNE APPLICATION DONNEE QUI PERMET DE DEFINIR UNE STRUCTURE ADAPTEE. LA REALISATION PHYSIQUE NE SE RESTREINT PAS POUR AUTANT A UN UNIQUE RESEAU CAR CERTAINS PARAMETRES RESTENT PROGRAMMABLES.
Author: Anne Trotin
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L'UN DES PRINCIPAUX AVANTAGES DES RESEAUX DE NEURONES EST LE PARALLELISME INHERENT A L'ORGANISATION DES TRAITEMENTS. JUSQU'A PRESENT, LA PLUPART DES MODELES ETANT SIMULES SUR DES MACHINES CONVENTIONNELLES, CE CRITERE N'EST PAS EXPLOITE. L'UN DES INTERETS D'UNE REALISATION MATERIELLE EST DONC D'AUGMENTER LES VITESSES DE TRAITEMENT. CETTE THESE TENTE DE MONTRER LA FAISABILITE DE L'IMPLANTATION D'UN ALGORITHME PARTICULIER DE RESEAU DE NEURONES SUR UN CIRCUIT NUMERIQUE VLSI. L'APPLICATION VISEE EST LA RECONNAISSANCE D'IMAGES. LE NEOCOGNITRON A ETE RETENU CAR IL POSSEDE NON SEULEMENT DES CAPACITES PARTICULIEREMENT INTERESSANTES DE TOLERANCE AUX DEFORMATIONS DES IMAGES EN PHASE DE GENERALISATION, MAIS EGALEMENT UNE STRUCTURE A CONNEXIONS LOCALES ET A POIDS PARTAGES QUI LE DESIGNE COMME UN BON CANDIDAT A UNE INTEGRATION MATERIELLE. LE MODELE A TOUT D'ABORD ETE ETUDIE DE FACON GENERALE. CETTE ETAPE A CONDUIT A EFFECTUER DIVERSES TRANSFORMATIONS SUR L'ALGORITHME DE DEPART AFIN DE REDUIRE LA COMPLEXITE DES TRAITEMENTS EN PHASE DE FONCTIONNEMENT. L'APPRENTISSAGE A EGALEMENT ETE MODIFIE, CE QUI A PERMIS DE DETERMINER EN PARTIE DE FACON AUTOMATIQUE LA TAILLE DES DIFFERENTES COUCHES DU RESEAU. CE TRAVAIL A ETE VALIDE PAR DES SIMULATIONS SUR UNE BASE DE DONNEES DE CHIFFRES MANUSCRITS EXTRAITS DES CODES POSTAUX. LES RESULTATS OBTENUS MONTRENT QUE LES SIMPLIFICATIONS EFFECTUEES, LOIN DE DEGRADER LES PERFORMANCES, LES AMELIORENT MEME PARFOIS. L'ETUDE DE L'ARCHITECTURE D'UN CIRCUIT INTEGRE NUMERIQUE A PERMIS D'EVALUER LA COMPLEXITE DU PROBLEME. IL APPARAIT QUE LE NEOCOGNITRON APRES MODIFICATIONS PEUT ETRE IMPLANTE. CELA DEMANDE NEANMOINS LE CHOIX D'UNE APPLICATION DONNEE QUI PERMET DE DEFINIR UNE STRUCTURE ADAPTEE. LA REALISATION PHYSIQUE NE SE RESTREINT PAS POUR AUTANT A UN UNIQUE RESEAU CAR CERTAINS PARAMETRES RESTENT PROGRAMMABLES.
Author: Samuel Bédard-Venne
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Languages : fr
Pages : 74
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Author: Mathieu Carpentier
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 69
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Book Description
L'intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l'un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu'au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l'application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d'essence d'arbres uniquement grâce à des images de l'écorce et la classification visuelle des moisissures en culture. Nous commençons par présenter plusieurs concepts sur lesquels se basent l'apprentissage profond, à la base de notre solution ainsi que plusieurs expériences qui ont été menées afin de tenter de résoudre le problème de classification d'essence d'arbres à partir d'images de l'écorce. Par la suite, nous détaillons le jeu de données nommé BarkNet 1. 0 que nous avons construit dans le cadre de ce projet. Grâce à celui-ci, nous avons été en mesure de développer une méthode permettant d'obtenir une précision de 93,88% en utilisant une seule crop aléatoire dans une image et une précision de 97,81% en utilisant un vote de majorité sur toutes les images d'un arbre. Finalement, nous concluons en démontrant la faisabilité d'appliquer notre méthode dans d'autres contextes en montrant quelques applications concrètes sur lesquelles nous l'avons essayée, soit la classification d'essence d'arbres en industrie et la classification de moisissures.
Author: Pierre Borne
Publisher: Editions OPHRYS
ISBN: 9782710808961
Category : Neural networks (Computer science)
Languages : fr
Pages : 166
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Author: OLIVIER.. LEZORAY
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 194
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DANS CE TRAVAIL, NOUS AVONS ETUDIE LES DIFFERENTES ETAPES UTILES A L'ELABORATION D'UN SYSTEME DE VISION PAR ORDINATEUR : LA SEGMENTATION D'IMAGES, LA CARACTERISATION D'OBJETS ET LA CLASSIFICATION DE DONNEES. NOUS AVONS DEVELOPPE DES TECHNIQUES ORIGINALES SUFFISAMMENT GENERALES PERMETTANT DE REALISER CHACUNE DE CES ETAPES. NOUS EXPOSERONS TOUT D'ABORD UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES COULEUR DE MICROSCOPIE BASEE SUR UNE LIGNE DE PARTAGE DES EAUX UTILISANT DES INFORMATIONS LOCALES ET GLOBALES. AFIN DE POUVOIR ADAPTER LES POINTS CRITIQUES DE LA METHODE, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE D'OPTIMISATION QUI PERMET DE DEFINIR LA FACON DE LES ABORDER ET DE LES OPTIMISER. NOUS NOUS SOMMES PLUS PARTICULIEREMENT INTERESSES AU CHOIX DE L'ESPACE COULEUR ET A L'OBTENTION DE MARQUEURS. EN PARTICULIER, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE DE CHOIX DE L'ESPACE COULEUR BASEE SUR UNE MESURE DU CONTRASTE COULEUR A PARTIR D'INFORMATIONS A PRIORI. NOUS DETAILLONS ENSUITE UNE ARCHITECTURE DE RESEAUX DE NEURONES. SON PRINCIPE CONSISTE A SIMPLIFIER LA TACHE DU CLASSIFIEUR EN DIVISANT LE PROBLEME A RESOUDRE. L'ARCHITECTURE QUE NOUS AVONS DEFINIE PERMET DE SIMPLIFIER LA RECONNAISSANCE DES DONNEES, D'AMELIORER L'APPRENTISSAGE, DE SIMPLIFIER LA STRUCTURE DES RESEAUX DE NEURONES UTILISES MAIS PRINCIPALEMENT D'AUGMENTER LE TAUX DE RECONNAISSANCE DU CLASSIFIEUR. NOUS AVONS ILLUSTRE CES PROPRIETES PAR DES EXPERIMENTATIONS SUR DIFFERENTES BASES DE DONNEES. ENFIN, NOUS PRESENTONS L'ELABORATION D'UN SYSTEME D'AIDE AU SCREENING PAR LE TRI INFORMATIQUE CELLULAIRE. CE SYSTEME REALISE LA SYNTHESE DES METHODES PROPOSEES DANS LES DEUX PREMIERES PARTIES. IL EST TOTALEMENT AUTONOME ET PERMET LA RECONNAISSANCE DES CELLULES DE FACON TRES FIABLE (94.5% DES CELLULES ANORMALES ET 99% DES CELLULES NORMALES).
Author: FATIHA.. HAMMADI
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 189
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L'ETUDE PRESENTEE DANS CE MEMOIRE S'INSCRIT DANS LE CADRE DE LA CLASSIFICATION DES IMAGES DE TELEDETECTION. DES METHODES DE CLASSIFICATION CONNEXIONNISTES ONT ETE ETUDIEES ET TROIS NOUVELLES APPROCHES NON SUPERVISEES SONT PROPOSEES: LA PREMIERE TRAITE LE CHOIX DE PLUSIEURS VAINQUEURS QUAND ILS SE PRESENTENT SIMULTANEMENT. LA SECONDE APPROCHE ESTIME LA SIMILARITE QUI EXISTE ENTRE LA CLASSE ET L'EXEMPLE. LA TROISIEME APPROCHE CONSIDERE L'ORDRE DE PRESENTATION DES EXEMPLES DANS LE RESEAU DE NEURONES POUR ACCELERER LA CONVERGENCE DE L'APPRENTISSAGE. POUR ADAPTER CES TROIS METHODES A LA CLASSIFICATION DES IMAGES DE TELEDETECTION, NOUS PROPOSONS UN CLASSIFIEUR MODULAIRE ET HIERARCHIQUE, CONSTITUE DE PLUSIEURS COMPOSANTES: UN MODULAIRE POUR LA SELECTION DES ATTRIBUTS, UN MODULE POUR LA CLASSIFICATION INCREMENTALE DES DONNEES ET UN MODULE POUR L'EVALUATION DES RESULTATS. LE SYSTEME AINSI CONCUS EST APPLIQUE SUR DES IMAGES DE TELEDETECTION. CEPENDANT, L'APPROCHE EST FACILEMENT EXTENSIBLE A D'AUTRES TYPES D'IMAGES (MEDICALES, DE SYNTHESE, )
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Aeronautics
Languages : en
Pages : 652
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Author: Eduardo de jesús GARCIA-GARCIA
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 290
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LES NOUVEAUX BESOINS EN MOYENS DE COMMUNICATION VISUELLE AINSI QUE L'ENJEU ECONOMIQUE QU'ILS REPRESENTENT CONDUISENT A L'ABANDON DES STANDARDS ANALOGIQUES AU PROFIT DES NOUVELLES NORMES NUMERIQUES POUR LA TRANSMISSION DE LA TELEVISION. CEPENDANT, LA NUMERISATION DES IMAGES ENTRAINE UNE AUGMENTATION CONSIDERABLE DE L'INFORMATION SYMBOLIQUE DE L'IMAGE. AINSI, LES ETUDES VISANT A REDUIRE LE DEBIT D'INFORMATION NECESSAIRE A LA TRANSMISSION NUMERIQUE D'IMAGES DE TELEVISION SE SONT MULTIPLIEES. D'AUTRE PART, LE DEVELOPPEMENT DES CALCULATEURS PLUS PUISSANTS ET L'AVANCE TECHNOLOGIQUE EN MATIERE DE CIRCUITS NUMERIQUES FAVORISENT LE DEVELOPPEMENT DES NOUVEAUX ALGORITHMES POUR LE TRAITEMENT DES IMAGES NUMERIQUES. DANS CETTE THESE NOUS NOUS INTERESSONS A L'ETUDE DES STRUCTURES ET DES ALGORITHMES NEURO-MIMETIQUES (OU RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS RNA) DANS LE BUT D'OPTIMISER ET D'AMELIORER LES TECHNIQUES DE COMPRESSION D'IMAGES DE TELEVISION EXISTANTES. PLUS PRECISEMENT, NOUS NOUS INTERESSONS AUX TECHNIQUES DE CODAGE PAR CLASSIFICATION VISUELLE DES BLOCS ET AUX TECHNIQUES CONCERNANT LA QUANTIFICATION VECTORIELLE. LES PREMIERS CHAPITRES DE CETTE THESE SONT CONSACRES A L'ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE CONCERNANT LES TECHNIQUES CLASSIQUES DE COMPRESSION D'IMAGES ET LA THEORIE LIEE AUX RESEAUX DE NEURONES. ENSUITE, NOUS PRECISONS LE CHOIX DES STRUCTURES, DES ALGORITHMES ET DES METHODES DE COMPRESSION D'IMAGES UTILISANT DES RESEAUX DE NEURONES, AINSI QUE LEURS AVANTAGES ET INCONVENIENTS. NOUS ETUDIONS UNE METHODE DE PREDICTION ET DEUX METHODES DE CODAGE BASEES SUR LA QUANTIFICATION VECTORIELLE. L'IDEE EST D'EXPLOITER LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DES RESEAUX DE NEURONES POUR REALISER UNE PREDICTION ET UNE QUANTIFICATION PLUS ADAPTATIVE. LES IMAGES SONT DECOUPEES EN BLOCS DE TAILLE FIXE. DEUX PRINCIPES SONT MIS EN UVRE: LA CLASSIFICATION DES STRUCTURES VISUELLES DES IMAGES ET LA QUANTIFICATION VECTORIELLE DES BLOCS SOIT DANS LE DOMAINE IMAGE, SOIT DANS LE DOMAINE TRANSFORME. ENFIN, CES TECHNIQUES ONT ETE INTEGREES DANS UN SCHEMA DE CODAGE A BASE DE TRANSFORMEE COSINUS ET COMPAREES A D'AUTRES APPROCHES SIMILAIRES UTILISANT DES ALGORITHMES PLUS CLASSIQUES. CECI PERMET D'EVALUER LES PERFORMANCES ET L'APPORT QUE PEUVENT FOURNIR LES RESEAUX NEUROMIMETIQUES DANS LE CODAGE DES SEQUENCES D'IMAGES
Author: Mehmet Volkan Atalay
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 130
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Book Description
LA TEXTURE QUI RELIE LES DONNEES BRUTES, SIMPLEMENTS LES NIVEAUX DE GRIS, D'UNE IMAGE AUX CONCEPTS PLUS ABSTRAITS, EST L'UN DES ELEMENTS ESSENTIELS DE LA VISION PAR ORDINATEUR. CE TRAVAIL VISE A APPLIQUER LE MODELE DE RESEAU DE NEURONES ALEATOIRES A LA TEXTURE D'IMAGES. DES ALGORITHMES NEURONAUX POUR GENERER DES TEXTURES ARTIFICIELLES, STOCHASTIQUES ET HOMOGENES SONT DEVELOPPES. LA TOPOLOGIE DU RESEAU EST CHOISIE DE FACON A CARACTERISER LES INTERACTIONS ENTRE LES PIXELS. DIFFERENTES INTERACTIONS CORRESPONDANT AUX DIFFERENTES VALEURS DES POIDS SYNAPTIQUES DU RESEAU DETERMINENT LA FORME DE TEXTURE A GENERER. LE MODELE DE RESEAU DE NEURONES ALEATOIRES AVEC CLASSES DE SIGNAUX EST EXAMINE POUR LA GENERATION DE TEXTURES COULEUR. LES CLASSES DE SIGNAUX SONT UTILISEES AFIN DE REPRESENTER LES COULEURS PRIMAIRES, ROUGE, VERT ET BLEU. L'ALGORITHME DE GENERATION EST IMPLEMENTE SUR DIFFERENTES MACHINES PARALLELES ET DES ACCELERATIONS QUASI-LINEAIRES SONT OBTENUES. L'APPRENTISSAGE DES POIDS SYNAPTIQUES DU RESEAU NEURONAL PERMET DE RECONSTRUIRE UNE TEXTURE PRESENTEE A L'ENTREE. L'ALGORITHME D'APPRENTISSAGE REPOSE SUR LA DESCENTE DU GRADIENT DE LA FONCTION D'ERREUR QUADRATIQUE. CETTE APPROCHE PERMET D'IMITER UNE MICRO-TEXTURE HOMOGENE ET ARTIFICIELLE DONNEE AVEC FAIBLES TAUX D'ERREUR DE BIT. LE COMPORTEMENT STOCHASTIQUE DU MODELE DE RESEAUX DE NEURONES ALEAETOIRES S'ACCORD BIEN AVEC LE TYPE DES TEXTURES CONSIDEREES. LES ALGORITHMES PROPOSES NECESSITENT PEU DE PARAMETRES ET PEU D'OPERATIONS, ET ILS PEUVENT ETRE PARALLELISES FACILEMENT.
