Neurones artificiels et champs récepteurs aléatoires pour l'analyse d'images

Résumé : 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.
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Communication dans un congrès
ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2011, Praz-sur-Arly, France. 2011
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Contributeur : Peter Sturm <>
Soumis le : mardi 24 mai 2011 - 13:54:06
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Document(s) archivé(s) le : jeudi 25 août 2011 - 02:24:11

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Paméla Daum, Jean-Luc Buessler, Jean-Philippe Urban. Neurones artificiels et champs récepteurs aléatoires pour l'analyse d'images. ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2011, Praz-sur-Arly, France. 2011. 〈inria-00595297〉

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