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Master Thesis

Développement et exploitation de méthodes de reconnaissance de formes pour des applications industrielles

Résumé : Le travail réalisé consiste répertorier et développer quelques méthodes de Reconnaissance de Formes pour les appliquer au contexte industriel et déterminer les conditions d'utilisation de ces méthodes. Trois approches différentes ont été étudiées. Nous avons considéré que ces méthodes pouvaient être développées dans le cadre d'un apprentissage supervisé.Il s'agît, de l'approche Statistique, l'approche Algorithmique, l'approche Structurelle. Concernant l'approche statistique, nous avons développé un module d'Analyse Factorielle pour l'analyse de la dispersion des observations proposées, l'apprentissage. Nous proposons également, un logiciel de Sélection d'Attributs partir la mesure des dispersions inter et intra-classe sur le sous espace formé par les attributs considérés. La seconde approche consiste déterminer algorithmiquement est l'Arbre de Décision le plus simple que l'on puisse générer par l'analyse des valeurs prises par chaque attribut sur échantillonnage donné. Sur la troisième approche, Structurelle, nous donnons un exemple d'application concepts d'intelligence artificielle pour la représentation et la stratégie d'analyse des connaissances dans contexte industriel e Reconnaissance de Formes. L'outil présenté met en œuvre une architecture matérielle organisée autour d'une carte de Vision et d'une carte spécialisée pour l'interface. LE-LISP.
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-00335887
Contributor : Grenoble Cnam <>
Submitted on : Friday, October 31, 2008 - 7:20:37 AM
Last modification on : Monday, February 15, 2021 - 3:19:30 AM
Long-term archiving on: : Monday, June 7, 2010 - 8:51:32 PM

Identifiers

  • HAL Id : dumas-00335887, version 1

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Didier Rochas. Développement et exploitation de méthodes de reconnaissance de formes pour des applications industrielles. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. 1989. ⟨dumas-00335887⟩

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