La reconnaissance des formes [Module IA Master GC]

## La reconnaissance des formes

La reconnaissance des formes est une application importante de l'intelligence artificielle, utilisée notamment dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle désigne la capacité d'un système informatique à identifier et à interpréter des motifs ou des formes dans des données visuelles telles que des images ou des vidéos. Voici quelques exemples d'applications de la reconnaissance des formes en IA :

- Reconnaissance faciale : Identification des visages dans des images ou des vidéos, utilisée par exemple pour le déverrouillage des téléphones intelligents.

- Reconnaissance d'objets : Détection et classification d'objets dans une scène, comme des voitures, des animaux, des bâtiments, etc.

- Reconnaissance de caractères : Conversion d'images contenant du texte en texte numérique, par exemple dans les scanners de documents.

- Reconnaissance de gestes : Interprétation des mouvements du corps humain pour des applications telles que les interfaces homme-machine.

### Complément : Caractéristiques des Algorithmes de reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes permet à partir de l'image d'un objet ou d'une scène réelle d'en déduire les données exploitables par une machine.

La reconnaissance de forme implique une phase d'apprentissage. Le processus de reconnaissance de forme est assez proche de celui de reconnaissance de la parole.

Avant de reconnaitre une forme, il faut d'abord en connaitre un modèle ou un ensemble des caractéristiques pour pouvoir faire une comparaison.

L'ordinateur doit donc mémoriser les données à comparer avec celles des objets rencontrés.

Les différents types des algorithmes de reconnaissance de formes :

La reconnaissance de formes peut se faire à l'aide de différents algorithmes d'apprentissage automatique tel que :

- Un réseau de neurones artificiels

C'est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier, bayésien.

Ils sont placés d'une part, dans la famille des applications statistiques, qu'ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes, permettant de créer des classifications rapides et d'autre part, dans la famille des méthodes de l'intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenter, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel.

- Une analyse statistique

C'est à la fois une science, une méthode et un ensemble de techniques. La statistique comprend : la collecte de données, l'analyse et le traitement des données collectées, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre les données compréhensibles par tous.

- L'utilisation de modèles de Markov cachés

C'est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Les modèles de Markov cachés sont massivement utilisés, notamment en reconnaissance de formes, en intelligence artificielle ou encore en traitement automatique du langage naturel.