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Détection & reconnaissance des signatures manuscrites hors- ligne en utilisant les SVMs multi- classes et les réseaux de neurones à impulsion / Souàad BELHIA

Public ISBD Titre : Détection & reconnaissance des signatures manuscrites hors- ligne en utilisant les SVMs multi- classes et les réseaux de neurones à impulsion Type de document : texte imprimé Auteurs : Souàad BELHIA, Auteur Année de publication : 2007 Importance : 79 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:intelligence artificielle Mots-clés : Apprentissage, support vector machine, les réseaux de neurones à impulsion , reconnaissance des formes, biométrie Résumé : L’objectif de cet étude est la détection et la reconnaissance des signatures manuscrites hors- ligne basé sur « les méthiodes des supports vector machine multi – classes » en comparent avec «le modèle des réseaux de neurones impulsionnels » Nous avons implémenté les deux méthodes de combinaisons des classifieurs binaires « un contre un » et « un contre tous » la combinaison de classifieurs binaires est une approche intéressante pour la résolution des problémes de classification multi- classes L’étude de l’approche neuronal impulsiionnel nous à permis de choisir les neurones de types « integre et tire » (integrated and fire ) pour le cadage de l’information transmis Ce travail port principalement sur l’étude des différentes algorithmes d’apprentissage utilisé dans les réseaux de neurones à spike « spikenet » tel que le « retro – propagation » « l’analyse discriminante de ficher » et l’algorithme de « parallele delta rule» Donc à travers ces travaux , nous montrons non seulemnt que la computation impulsionnelle est plausible , grace à la propriété de fiabilité neuronale , mais également qu’elle peut apporter une réponse adéquate à des problémes concrets de neurosciences computationnelles Directeur de thèse : BENYETTOU ,M Détection & reconnaissance des signatures manuscrites hors- ligne en utilisant les SVMs multi- classes et les réseaux de neurones à impulsion [texte imprimé] / Souàad BELHIA, Auteur . - 2007 . - 79 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:intelligence artificielle Mots-clés : Apprentissage, support vector machine, les réseaux de neurones à impulsion , reconnaissance des formes, biométrie Résumé : L’objectif de cet étude est la détection et la reconnaissance des signatures manuscrites hors- ligne basé sur « les méthiodes des supports vector machine multi – classes » en comparent avec «le modèle des réseaux de neurones impulsionnels » Nous avons implémenté les deux méthodes de combinaisons des classifieurs binaires « un contre un » et « un contre tous » la combinaison de classifieurs binaires est une approche intéressante pour la résolution des problémes de classification multi- classes L’étude de l’approche neuronal impulsiionnel nous à permis de choisir les neurones de types « integre et tire » (integrated and fire ) pour le cadage de l’information transmis Ce travail port principalement sur l’étude des différentes algorithmes d’apprentissage utilisé dans les réseaux de neurones à spike « spikenet » tel que le « retro – propagation » « l’analyse discriminante de ficher » et l’algorithme de « parallele delta rule» Donc à travers ces travaux , nous montrons non seulemnt que la computation impulsionnelle est plausible , grace à la propriété de fiabilité neuronale , mais également qu’elle peut apporter une réponse adéquate à des problémes concrets de neurosciences computationnelles Directeur de thèse : BENYETTOU ,M

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4341	02-08-181	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt