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Objectifs de l'Unité d'Enseignement

Donner aux étudiants une culture de base en reconnaissance des formes pour qu’ils puissent aborder divers domaines comme : l’Analyse d’Images, la Reconnaissance de la Parole, la Biométrie, l’Inspection Visuelle

Contenu de l’Unité d’Enseignement

Principes généraux : représenter puis classer, global versus structurel, modéliser versus discriminer

Méthodes de représentation des données, sélection de variables

Méthodes de classification directes : k-plus-proches-voisins

Méthodes de coalescence : k-moyennes, quantification vectorielle, taxinomie

Méthodes statistiques : théorème de Bayes

Méthodes d’estimation : maximum de vraisemblance, algorithme EM, estimation non paramétrique

Méthodes structurelles : distance d’édition

Pré-requis

Traitement des images, traitement du signal

Modalités de contrôle des Connaissances

Examens (répartis), TP

Références bibliographiques

Pattern Classification & Machine Learning, Duda, Hart & Stork, Wiley Interscience, 2000