 |
|
|
|
| HAL : inria-00404617, version 1 |
| Voir la fiche détaillée |  BibTeX,EndNote,... |
|
|
| ORASIS'09 - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Trégastel, France : France (2009) |
|
|
|
|
| Méthode d'apprentissage pour la classification à partir d'exemples positifs |
|
|
| Bertrand Luvison 1, 2, 3Thierry Chateau 1 |
|
|
| (2009) |
|
|
|
| Cet article présente une méthode d'apprentissage générique et non supervisée à partir d'une seule base d'exemple positif, pour la classification. Le système est formalisé dans un cadre probabiliste. Nous proposons une méthode originale pour approximer la densité de probabilité de la fonction de vraisemblance correspondant aux évènements dit normaux, en utilisant un modèle parcimonieux basé sur des fonctions noyaux. Ce modèle présente l'avantage des méthodes non-paramétriques tout en limitant le coût algorithmique souvent important qui leur est lié. La classification est ensuite effectuée à partir de cette approximation grâce à une notion de confiance. La méthode sera comparée à celle des One Class SVM et testée dans le cas de la détection d'événements rares liés au trafic routier. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 : | Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique (LASMEA) |
|
|
|
CNRS : UMR6602 – Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
|
|
| 2 : | Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (CEA LIST) |
|
|
|
CEA : DRT/LIST |
|
|
| 3 : | Laboratoire Systèmes de Vision Embarqués (LSVE) |
|
|
|
CEA |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Domaine | : | Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes Informatique/Traitement des images |
|
|
| Liste des fichiers attachés à ce document : | |||||
|
|||||
|
|
|
| inria-00404617, version 1 | |
| http://hal.inria.fr/inria-00404617 | |
| oai:hal.inria.fr:inria-00404617 | |
| Contributeur : Anne Jaigu | |
| Déposé pour le compte de : | |
| Soumis le : Jeudi 16 Juillet 2009, 16:19:53 | |
| Dernière modification le : Vendredi 17 Juillet 2009, 09:58:59 | |
