Sélection de caractéristiques à partir d'un algorithme génétique et d'une combinaison de classifieurs Adaboost

H. Chouaib (1) , Salvatore Tabbone (2) , Oriol Ramos Terrades (2) , F. Cloppet (1) , N. Vincent (1)

1 CRIP5 - EA 2517 - Centre de Recherche en Informatique de Paris 5
2 QGAR - Querying Graphics through Analysis and Recognition

Cet article se situe dans la problématique de la sélection de caractéristiques. Nous proposons une méthode rapide basée sur un algorithme génétique et utilisant la combinaison de classifieurs Adaboost. L'évaluation des individus dans l'algorithme génétique se fait par une fonction de "fitness" basée sur la combinaison de classifieurs entraînés par Adaboost pour chacune des caractéristiques. Cette méthode est implémentée et testée sur la base des images de chiffres manuscrits MNIST et les résultats montrent la robustesse de notre approche ainsi que ses performances. En moyenne le nombre de caractéristiques est divisé par deux sans pour autant diminuer les taux de reconnaissance des images.

Mots clés: sélection de caractéristiques; algorithme génétique; Adaboost; combinaison de classifieurs

Domaines: Traitement du texte et du document; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

H. Chouaib, Salvatore Tabbone, Oriol Ramos Terrades, F. Cloppet, N. Vincent. Sélection de caractéristiques à partir d'un algorithme génétique et d'une combinaison de classifieurs Adaboost. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED 08, Oct 2008, Rouen, France. pp.181-186. ⟨hal-00334416⟩