Sujet de thèse: Apprentissage automatique des réseaux d’ondelettes : Application à la Classification d’ images.

Résumé:

De nos jours, on assiste à une croissance exponentielle dans les recherches du domaine de l'apprentissage des réseaux de neurones et d'ondelettes. Malgrè les différents algorithmes d'apprentissages proposés et les progrès réalisés, une solution radicale est loin d'être obtenue. Dans cette thèse, nous avons apporté notre contribution à l'étude théorique des réseaux d'ondelettes. Nous avons proposé une nouvelle architecture des réseaux d'ondelettes hybride bêta, ainsi que de nouveaux algorithmes d'apprentissages de ces réseaux. Nous avons montré ensuite les capacités des réseaux d'ondelettes hybride bêta proposées (PBWN-OLS et FBWN) à traiter un vaste champ d'application, celui de la classification d'images. Cette nouvelle approche de classification d'images s'est avérée précise sur une large gamme de problèmes.

Mots clés : Réseau d'ondelettes hybride bêta, algorithme d'apprentissage, classification d'images