Colloque

Stratégie neuronique d’auto-classification hiérarchique d’images binaires

Denis Boulanger

Denis Poussart

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Denis Boulanger

Résumé du colloque

Cette communication décrit une stratégie de classification hiérarchique d’images binaires. Lorsqu’une nouvelle image est appliquée au classificateur, une reconnaissance rapide et directe des formes prédéfinies est effectuée de façon automatique. Les classes reconnues sont alors regroupées avec celle de l’image complète, conduisant ainsi à une représentation hiérarchique de l’image. Cette nouvelle classe est subséquemment utilisée pour la reconnaissance d’images qui sont progressivement de plus en plus complexes. Cette stratégie a été matérialisée par un traitement parallèle représentant un exemple de réseau neuronique. Des simulations sur ordinateur ont permis de l’appliquer à la reconnaissance de caractères manuscrits déformés et contaminés par du bruit. L’approche globale est généralisable à une multitude d’applications, et se prête bien à des réalisations éventuelles sur circuits spécialisés.

Contexte

Section :

Génie électrique

Thème du colloque :

Génie électrique

Hôte : Université Laval

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Titre du colloque :

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