Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La reconnaissance d'images est un domaine clé de la vision par ordinateur qui permet aux machines d'identifier et de classifier des objets présents dans une image. Cette technologie repose sur diverses techniques et algorithmes permettant de traiter et d'analyser des données visuelles. Voici quelquesunes des techniques les plus courantes :
Les réseaux de neurones convolutionnels sont sans doute la technique la plus utilisée dans la reconnaissance d'images. Ils sont spécialement conçus pour traiter des données structurées sous forme de grille, comme les images, en extrayant automatiquement des caractéristiques pertinentes au moyen de couches de convolutions. Les CNN sont composés de multiples couches qui permettent de détecter progressivement des motifs de plus en plus complexes.
L’apprentissage par transfert est une technique où un modèle de réseau neuronal déjà entraîné sur un large ensemble de données est utilisé comme point de départ pour une nouvelle tâche de reconnaissance d’images. Cela permet de bénéficier des caractéristiques et des connaissances déjà acquises par le modèle initial, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un nouveau modèle.
Les machines à vecteurs de support sont des algorithmes de classification qui peuvent être utilisés en combinaison avec des techniques d’extraction de caractéristiques comme le SIFT (ScaleInvariant Feature Transform) ou le HOG (Histograms of Oriented Gradients). Les SVM sont efficaces pour séparer des ensembles de données complexes en utilisant des hyperplans dans un espace de caractéristiques multidimensionnel.
L’algorithme des k plus proches voisins est une méthode simple mais efficace pour la reconnaissance d'images. Il fonctionne en comparant une nouvelle image à un ensemble de données d'entraînement et en classant cette image en fonction des classes dominantes parmi les k plus proches voisins dans l’espace de caractéristiques.
Les réseaux neuronaux profonds incluent plusieurs couches de neurones artificiels qui permettent de capturer des relations complexes et des abstractions dans les données d'image. Plus le réseau est profond, plus il peut apprendre des caractéristiques de haut niveau.
La reconnaissance d'images a bénéficié de l’évolution rapide des algorithmes et des architectures de réseaux neuronaux, rendant possible la résolution de problèmes de classification complexes avec une précision impressionnante. Les CNN et les techniques d'apprentissage par transfert ont particulièrement facilité le développement d'applications robustes et efficaces.