Abstract : The interest of neural networks in the image and signal processing field is
addressed. This work has been performed inside a research laboratory of an
industrial group. So, we focus on realistic problems, but without neglecting
theoretical research.
In a first part, we prove the
interest of neural networks as a source of inspiration for conception of new
algorithms. We propose, for instance, an original structure for prediction,
and new algorithms for Vector Quantization. The properties of existing
algorithms are also clarified from a theoretical point of view, and methods
for automatic tuning of their parameters are
proposed.
Then, we show that neural networks can solve a
lot of applications of industrial interest. For various image and signal
processing problems (segmentation, pattern recognition, data compression,
blind separation of sources, etc), we show that a neural solution can be
developped at low cost.
Résumé : Les travaux présentés portent sur les réseaux de neurones appliqués au
traitement du signal et de l'image. On se place d'emblée du point de vue de
l'industriel impliqué dans la recherche, c'est à dire que l'on s'intéresse à
des problèmes réalistes, sans pour autant négliger la recherche
théorique.
Dans une première partie, nous montrons
l'intérêt des réseaux de neurones comme source d'inspiration pour la
conception de nouveaux algorithmes. Nous proposons en particulier une
structure originale pour la prédiction, ainsi que de nouveaux algorithmes de
Quantification Vectorielle. Les propriétés des algorithmes existants sont
également éclaircies du point de vue théorique, et des méthodes de réglage
automatique de leurs paramètres sont proposées.
On montre ensuite les capacités des réseaux de neurones à traiter un vaste champ
d'applications d'intérêt industriel. Pour divers problèmes de traitement de
l'image et du signal (de la segmentation à la séparation de sources, en
passant par la reconnaissance de formes et la compression de données), on
montre qu'il est possible de développer à moindre coût une solution neuronale
efficace.