Ecrivez-nous

Accueil
Informatique et Télécommunication
Annales
Livres
Logiciels
formes, reconnaissance des
1 PRÉSENTATION

formes, reconnaissance des, domaine d’application de l’informatique regroupant les méthodes permettant à un ordinateur de reconnaître des images ou des sons.

2 THÉORIE ET ENJEUX

La théorie sous-jacente à la reconnaissance des formes fait appel à de nombreuses disciplines des mathématiques (probabilités, statistiques, topologie, traitement du signal), et les problèmes à résoudre sont très variés : reconnaissance des caractères et plus généralement de l’écriture, manuscrite ou non (tri postal), en direct (avec une tablette graphique par exemple), reconnaissance optique de documents numérisés (OCR), vision en robotique, reconnaissance vocale (dictée vocale, identification de personne), etc.

Les enjeux de ce domaine sont considérables, tant du point de vue économique que du point de vue de l’évolution de l’informatique et des nouvelles technologies en général. La difficulté est à la hauteur des enjeux, et la reconnaissance des formes en est encore souvent au stade de la recherche en laboratoire ; les applications autres qu’industrielles se font rares (excepté le cas des logiciels de reconnaissance optique de caractères (OCR), dont la diffusion et l’utilisation ont connu un grand développement avec la vente croissante de scanners optiques).

3 MÉTHODES DE RECONNAISSANCE DES FORMES

Il existe de très nombreuses méthodes pour la reconnaissance des formes, la première et la plus simple étant de comparer une information (image ou son) avec d’autres préalablement stockées. Cependant, les capacités de l’homme à reconnaître des objets, des personnes ou l’écriture d’une personne inconnue par exemple, quel que soit le contexte (on peut reconnaître une personne que l’on connaît de dos, ou encore lire l’écriture de tierces personnes), ont conduit les chercheurs à trouver des méthodes de reconnaissance souples et « intelligentes ». C’est l’une des tâches de l’intelligence artificielle. Ainsi, les méthodes actuelles, utilisant des réseaux de neurones et des chaînes de Markov, sont beaucoup plus complexes que celles mises en œuvre précédemment.

Professeur : Tél.: (237) 22 11 58 25  Ecrivez-nous