Reconnaissance des formes à base des modèles ultra-évolutionnaires
Intelligence Artificielle
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La reconnaissance des formes a connu un essor important et plusieurs domaines ont été explorés. Dans ce livre, trois problématiques ont été abordées : - La reconnaissance de la parole ;- La reconnaissance des expressions faciales ;- La reconnaissance des signatures hors lignes.La reconnaissance des formes nécessite deux phases importantes : la phase de prétraitement et la phase de la classification. Dans notre manuscrit, plusieurs techniques de prétraitement ont été détaillées comme les coefficient MFCC pour le traitement de la parole, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pou...
La reconnaissance des formes a connu un essor important et plusieurs domaines ont été explorés. Dans ce livre, trois problématiques ont été abordées : - La reconnaissance de la parole ;- La reconnaissance des expressions faciales ;- La reconnaissance des signatures hors lignes.La reconnaissance des formes nécessite deux phases importantes : la phase de prétraitement et la phase de la classification. Dans notre manuscrit, plusieurs techniques de prétraitement ont été détaillées comme les coefficient MFCC pour le traitement de la parole, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pour le traitement des signatures et les distances extraites à partir d'un visage pour la reconnaissance des expressions faciales.La phase de classification est basée sur l'hybridation entre les réseaux de neurones et les algorithmes évolutionnaires. Ce manuscrit décrit aussi plusieurs algorithmes évolutionnaires inspirés de la biologie, de la théorie de Swarm Intelligence et de la physique.
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