Neuro-inspired Architectures for the Acquisition and Processing of Visual Information

Résumé : L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur sont deux sujets de recherche d'actualité. Des contributions clés à ces domaines ont été les fruits de longues années d'études du cortex visuel et de la fonction des réseaux cérébraux. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la conception des architectures neuro-inspirées pour le traitement de l'information sur trois niveaux différents du cortex visuel. Au niveau le plus bas, nous proposons un réseau de neurones pour l'acquisition des signaux visuels. Ce modèle est étroitement inspiré par le fonctionnement et l'architecture de la retine et les premières couches du cortex visuel chez l'humain. Il est également adapté à l'émulation des mouvements oculaires qui jouent un rôle important dans notre vision. Au niveau le plus haut, nous nous intéressons à la mémoire. Nous traitons un modèle de mémoire associative basée sur une architecture neuro-inspirée dite `Sparse Clustered Network (SCN)'. Notre contribution principale à ce niveau est de proposer une amélioration d'un algorithme utilisé pour la récupération des messages partiellement effacés du SCN. Nous suggérons également une formulation générique pour faciliter l'évaluation des algorithmes de récupération, et pour aider au développement des nouveaux algorithmes. Au niveau intermédiaire, nous étendons l'architecture du SCN pour l'adapter au problème de la mise en correspondance des caractéristiques d'images, un problème fondamental en vision par ordinateur. Nous démontrons que la performance de notre réseau atteint l'état de l'art, et offre de nombreuses perspectives sur la façon dont les architectures neuro-inspirées peuvent servir de substrat pour la mise en oeuvre de diverses tâches de vision.
Type de document :
Thèse
Artificial Intelligence [cs.AI]. Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne - ENSTB, 2016. English. < NNT : 2016TELB0419 >
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01508854
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 14 avril 2017 - 19:08:20
Dernière modification le : mardi 11 juillet 2017 - 01:09:51

Fichiers

2016TELB0419AboudibAla.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01508854, version 1

Citation

Ala Aboudib. Neuro-inspired Architectures for the Acquisition and Processing of Visual Information. Artificial Intelligence [cs.AI]. Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne - ENSTB, 2016. English. < NNT : 2016TELB0419 >. <tel-01508854>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

322

Téléchargements du document

53