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La reconnaissance de formes (Pattern Recognition) I. Introduction et concepts d

La reconnaissance de formes (Pattern Recognition) I. Introduction et concepts de base La reconnaissance de formes (en anglais Pattern Recognition) : est une méthode d'analyse de données qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour reconnaître automatiquement les modèles et les régularités dans les données. - Ces données peuvent être du texte, des images, des sons, etc…. Reconnaissance d'objet Reconnaissance de l'écriture manuscrite Reconnaissance de parole (son) - Les systèmes de reconnaissance de formes peuvent reconnaître des modèles familiers rapidement et avec précision. Ils peuvent également reconnaître et classer des objets inconnus, reconnaître des formes et des objets sous différents angles et identifier des motifs et des objets même s'ils sont partiellement masqués. - La reconnaissance de formes a une variété d'applications, y compris le traitement d'image, la reconnaissance de la parole et des empreintes digitales, l'interprétation de photos aériennes, la reconnaissance optique de caractères dans les documents numérisés tels que les contrats et les photographies, et même l'imagerie médicale et le diagnostic. - Une forme (Pattern) est un ensemble de lignes, de formes ou de couleurs qui se répètent régulièrement. - Un motif (Pattern) peut être défini comme étant un ensemble de sons qui se répètent régulièrement, par exemple dans un poème. - Pattern est un mot qui fait référence à quelque chose qui se répète encore et encore. - En psychologie, les modèles de comportement sont utilisés dans l'analyse afin de prédire les traits de personnalité et d'aider aux diagnostics. - La reconnaissance de formes peut être considérée comme un processus de classification. Son but ultime est d'extraire de manière optimale des motifs basés sur certaines conditions et de séparer une classe des autres. L'application de reconnaissance de formes est partout. Les exemples incluent la catégorisation des maladies, la prédiction des taux de survie pour les patients atteints d'une maladie spécifique, la vérification des empreintes digitales, la reconnaissance faciale, la discrimination de l'iris, la discrimination de la forme du chromosome, la reconnaissance optique des caractères, la discrimination de la texture, la reconnaissance de la parole, etc. La conception d'un système de reconnaissance de formes devrait considérez le domaine d'application. La reconnaissance de formes est un processus qui prend en données brutes et en réalisant une action basée sur la catégorie du motif. Que signifie un motif? «Un motif « pattern » est essentiellement un arrangement», Pour simplifier, c’est la partie intéressante dans une scène. La reconnaissance de formes est la reconnaissance automatique des modèles et des règles dans les données. La reconnaissance de formes est étroitement liée à l’intelligence artificielle et l’apprentissage de la machine, ainsi que des applications telles que l’exploration de données et la découverte de connaissances dans les bases de données, et est souvent utilisé de manière interchangeable avec ces termes. Cependant, ils se distinguent: l'apprentissage par machine est une approche de la reconnaissance des formes, tandis que d'autres approches incluent des règles ou des heuristiques élaborées à la main (non apprises) ; et la reconnaissance des formes est une approche de l'intelligence artificielle, tandis que d'autres approches incluent l'intelligence artificielle symbolique. Une définition moderne de la reconnaissance de formes est la suivante: Le domaine de la reconnaissance de formes concerne la découverte automatique des régularités dans les données grâce à l'utilisation d'algorithmes informatiques et l'utilisation de ces régularités pour mener des actions telles que la classification des données en différentes catégories. L’objectif de la reconnaissance de formes - Construire des algorithmes d’apprentissage permettant d’affecter des données à des classes représentatives du problème - Evaluer les performances du processus 1. Comment apprendre et bien apprendre dans un contexte où les données sont imparfaites ? 2. Capacité des algorithmes à bien se comporter face à des données n’ayant pas servi à l’apprentissage ? Classifieur Un classifieur est programme qui classe, qui trie. Son principe est de classer les nouvelles formes en générant une fonction d’appartenance pour chaque classe. Un classifieur alors doit séparer au mieux les différentes classes connues. Figure : schéma d’un processus de reconnaissance de formes. La reconnaissance des formes est d’abord un problème d’apprentissage du modèle (classifieur ou algorithme de reconnaissance de formes) uploads/Philosophie/ rdf-chapitre1m2iam.pdf