Réseaux de neurones artificiels : application à la reconnaissance optique de partitions musicales

Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes co...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Martin, Philippe
Language:FRE
Published: 1992
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340938
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collection NDLTD
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sources NDLTD
topic [INFO:INFO_MO] Computer Science/Modeling and Simulation
réseaux de neurones artificiels
réseaux multi-couches
automates à seuil
arbres de classification
reconnaissance de formes
analyse d'images
partitions musicales
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réseaux multi-couches
automates à seuil
arbres de classification
reconnaissance de formes
analyse d'images
partitions musicales
Martin, Philippe
Réseaux de neurones artificiels : application à la reconnaissance optique de partitions musicales
description Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes connexionnistes employées en reconnaissance de formes. Nous tentons de présenter les principaux modèles de réseaux de neurones de manière homogène et de justifier le choix du modèle auquel nous nous sommes particulièrement intéresses: celui des réseaux multi-couches. Nous consacrons le deuxième chapitre a l'étude de ces derniers. Après une synthèse des différentes connaissances utiles au choix de l'architecture d'un réseau multi-couche et a la mise en œuvre de l'algorithme d'apprentissage par rétro-propagation du gradient, nous nous intéressons aux réseaux d'automates a seuil. Les propriétés de ces réseaux et leurs liens avec les méthodes usuelles de classification sont mis en évidence. Ceci nous amène a proposer un nouvel algorithme d'apprentissage hiérarchique. Dans le dernier chapitre, nous décrivons un système de reconnaissance bas-niveau d'images de partitions musicales imprimées. Différentes solutions pour le pré-traitement, la segmentation et la classification sont proposées. Ces solutions font appel tant a l'analyse d'image conventionnelle qu'aux réseaux de neurones décrits dans les chapitres précédents; elles sont illustrées par des résultats expérimentaux
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