formation par la recherche / formation doctorale / enseignement, stages / sujets de thèses

Modélisation de système automatique numérique de perception et d'interprétation

Localisation :Irisa, Rennes

Equipe Imadoc

Responsable : Guy Lorette (tél. direct : 02 99 84 73 58, email : lorette@irisa.fr)

Mot-clés : Modélisation, système numérique, fusion de données, perception.

Sujet : La recherche sur la perception artificielle vise à doter l'ordinateur de capacités perceptives qui donnent des résultats comparables à ceux de la perception humaine. La perception automatique, par un ordinateur, de signaux (sons, parole, etc.) ou d'images (contours virtuels induits, etc.) est un problème encore non résolu, bien que certains modèles particuliers existent déjà (réseaux bayesiens, réseaux neuromimétiques, etc.).
Un Système de Perception et d'Interprétation (SPI) à plusieurs couches a été développé, au sein de l'équipe Imadoc. Son fonctionnement repose sur un cadre commun de représentation de différents niveaux de connaissances, la possibilité d'introduire des connaissances a priori à chaque niveau, une triple stratégie de gestion de ces connaissances (stratégie ascendante ou inductive, stratégie descendante ou déductive, inhibition latérale), un ensemble de mécanismes de fusion de connaissances et un fonctionnement dynamique (cycles perceptifs). Ce système a été réalisé sous forme d'un réseau neuronal hiérarchique (graphe valué) qui comporte plusieurs rebouclages interne et qui fonctionne par cycles successifs de mécanismes synchrones d'activation/inhibition des neurones.

L'objectif de cette thèse est de développer une modélisation mathématique du fonctionnement de ce système numérique hiérarchique (convergence, stabilité, sensibilité au réglage des paramètres, optimisation, ...) ainsi que d'étudier sa généralisation à N couches pour aboutir à un système très générique.