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Module : Reconnaissance des Formes

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Academic year: 2022

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Texte intégral

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Page 1 sur 2

Université de Chlef Mars 2006

Département Informatique Filière : 5ème Année Ingéniorat.

Exercice 1 :

1. Expliquez la différence entre un apprentissage supervisé et un apprentissage non supervisé.

Réponse :

Apprentissage supervisé : L’apprenant dispose d’un échantillon d’exemples qui sert de base d’inférence pour trouver la fonction de reconnaissance.

Apprentissage non supervisé : L’échantillon n’est pas fourni. L’apprenant doit inférer en utilisant d’autres méthodes.

2. Qu’est ce que les primitives en RDF ?. A quelle étape doivent-elles être mises en évidence ?. Donnez en un exemple dans le cas d’une reconnaissance vocale.

Réponse :

Les primitives sont les composants élémentaires d’une forme.

Elle sont mise en évidence dans la phase d’extraction des caractéristiques.

Pour le cas de la reconnaissance vocale : les primitives sont les phonèmes.

3. Quels sont les problèmes qu’on rencontre lorsqu’on veut faire un système de reconnaissance visuelle du visage ?.

Réponse :

Obscurité qui entoure le visage.

Port de lunettes.

Expressions (sourire, grimace, …).

Vues de profils, faces, …

4. Quels sont les problèmes qu’on rencontre lorsqu’on veut faire un système de reconnaissance de l’écriture manuscrite ?.

Réponse : L’écriture manuscrite diffère énormément d’une personne à une autre (contour, pente, …). Un même caractère peut écrit différemment d’une personne à une autre.

Examen semestriel

Module : Reconnaissance des Formes

Nom et Prénom :

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Page 2 sur 2 Exercice 2 :

On veut construire un perceptron qui reconnaît si un chiffre est pair ou impair. Le résultat attendu est donc :

• 1 si le chiffre est impair (1, 3, 5, 7, 9).

• 0 si le chiffre est pair (0, 2, 4, 6, 8).

Le chiffre introduit est représenté par un système de 7 leds. Un led est un segment qui peut être allumé (représenté par 1) ou éteint (représenté par 0). Les 7 leds sont numérotés de la façon suivante :

Travail à faire :

1/En utilisant l’algorithme d’apprentissage par correction d’erreur et en choisissant :

• comme critère d’arrêt : Un nombre de quatre (4) itérations.

• Comme poids initiaux : 2, 1, 0, 1, 0, -1, 1, 1.

Représentez la trace d’exécution de l’algorithme dans un tableau (conformément à la méthode vue en cours).

Etape w0 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 ∑(xiwi) O C w0 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 1 2 1 0 1 0 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 4 1 0 1 0 -1 0 -1 -2 0 1 2 1 0 -1 0 -1 -2 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 1 -1 -2 0 1 3 2 0 0 1 -1 -2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 2 0 0 1 -1 -2 0 1 4 2 0 0 1 -1 -2 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 3 1 1 2 0 0 1 -1 -2 0 1

2/Dessinez le perceptron produit. Commentez ses résultats.

Vecteur des poids

w0 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 2 0 0 1 -1 -2 0 1

Commentaire : le perceptron produit n’est pas correct (il peut produire des résultats incorrects), vu que le processus d’apprentissage n’a pas été mené jusqu’à sa fin.

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