Décision et reconnaissance des formes en signal
Traité IC2, série Signal et image

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Langue : Français

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Date de parution :
Ouvrage 320 p. · 16x24 cm · Relié
ISBN : 9782746204461 EAN : 9782746204461
Hermes Science

Résumé de Décision et reconnaissance des formes en signal

En théorie du signal, la détection et la classification font toujours l'objet d'une littérature abondante. Si les bases de cette théorie ont pu être posées au cours du XXe siècle, celles-ci ont souvent fait appel à une connaissance assez exhaustive des modèles probabilistes sous-jacents. Les chapitres 1 et 2 sont consacrés respectivement à une présentation des bases de la théorie statistique de la décision et à des compléments permettant de traiter quelques cas pratiques d'intérêt essentiel. Le chapitre 3 est centré sur les méthodes séquentielles, permettant une prise de décision en temps réel (le temps moyen de prise de décision faisant fréquemment explicitement partie du critère de performance à optimiser). Toujours dans le cas où l'information disponible pour la réalisation d'un détecteur se résume à une base d'exemples étiquetés, une alternative à la détection à structure imposée repose sur les méthodes d'estimation de densité, que le chapitre 5 présente largement. Enfin, dans le cadre de la recherche de structures universelles de décision, on a pu voir apparaître certains modèles tels les réseaux de neurones. Le chapitre 6 leur est consacré et fournit les bases théoriques nécessaires à l'étude des problèmes d'estimation fonctionnelle. Enfin, au-delà de la prise en compte de l'incertitude probabiliste, la complexité croissante des systèmes fait que l'information utile peut devenir incertaine, imprécise, vague. Le cadre probabiliste ne s'avérant plus suffisant pour élaborer une règle de décision, on a vu apparaître des méthodes capables de prendre en compte différents types d'incertitude. La théorie de l'évidence rentre dans ce cadre et fait l'objet du chapitre 7. Sans vouloir être exhaustif, cet ouvrage présente un panorama assez large des diverses approches (conventionnelles ou non) de la décision, les méthodes étant illustrées sur des exemples d'application (chapitres 8 et 9). Il doit permettre au lecteur de s'ouvrir à ces diverses approches d'un même problème.

Sommaire de Décision et reconnaissance des formes en signal

Avant-propos -Régis Lengellé (Université de technologie de Troyes). Éléments de théorie de la décision statistique I : bases -Claude Jauffret. Éléments de théorie de la décision statistique II : compléments -Igor Nikiforov. Détection séquentielle -Igor Nikiforov. Apprentissage de règles de décision à structure imposée et contrôle de la complexité -Régis Lengellé, Cédric Richard. Estimation de densité et prise de décision -Alain Berlinet, Gérard Biau. Modèles connexionnistes et machines à vecteurs supports pour la décision -Stéphane Canu. Discrimination multisignal par la théorie de l'évidence -Alain Appriou. Applications biomédicales : analyse des signaux bioélectriques -Jacques Duchêne. Autres applications -David Brie, Régis Lengellé, Igor Nikiforov, Cédric Richard. Bibliographies/Index.