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

Résumé : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Antoine Tabbone et Thierry Paquet. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED 08, Oct 2008, Rouen, France. Groupe de Recherche en Communication Ecrite, pp.181-186, 2008
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : dimanche 26 octobre 2008 - 01:34:23
Dernière modification le : mardi 25 octobre 2016 - 17:02:36
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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. Antoine Tabbone et Thierry Paquet. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document - CIFED 08, Oct 2008, Rouen, France. Groupe de Recherche en Communication Ecrite, pp.181-186, 2008. 〈hal-00334416〉

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