Neurones artificiels et champs récepteurs aléatoires pour l'analyse d'images
Résumé
Shape analysis or image recognition techniques based on learning algorithms represent an active and promising field of research. Up to now, however, these techniques can generally not be applied directly to images without preprocessing, and are quite difficult to implement. Recent works in various fields have demonstrated that the use of Artificial Neural Networks could be considerably simplified by using a large amount of neurons with randomly initialized constant weights. Only the output weights are adapted during the training phase, using a simple linear regression. This article introduces a new technique, related to this approach, in which neurons are endowed with receptive fields adapted to image recognition. These neural networks can process entire images, or parts of images, without preprocessing. Learning is very fast and the network can perform complex classifications or function identifications such as determining the position of objects in images.
Les techniques d'analyse de formes ou de reconnaissance d'images par apprentissage constituent un domaine de recherche actif et prometteur. Elles ne présentent cependant pas encore de performances suffisantes pour exploiter les images directement, sans prétraitements, et restent difficiles à mettre en oeuvre. Des travaux récents, dans des champs d'applications très différents, ont montré qu'il était possible de simplifier considérablement l'utilisation des Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) en utilisant un grand nombre de neurones et des poids constants initialisés aléatoirement. Seuls les poids de sortie sont adaptés lors de l'apprentissage, par simple régression linéaire. Nous introduisons dans cet article une technique similaire en définissant pour les neurones des champs récepteurs adaptés à la reconnaissance d'images. Ces réseaux neuronaux traitent des images complètes sans prétraitement, ou au besoin des portions d'images. Un apprentissage rapide suffit pour réaliser des classifications complexes ou identifier des fonctions telles que la position des objets dans l'image.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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