Static and dynamic selection of ensemble of classifiers

Nous présentons dans cette thèse plusieurs solutions novatrices pour tenter de solutionner trois problèmes fondamentaux reliés à la conception des ensembles de classifieurs: la génération des classificateurs, la sélection et la fusion. Une nouvelle fonction de fusion (Compound Diversity Function - CDF) basée sur la prise en compte de la performance individuelle des classificateurs et de la diversité entre pairs de classificateurs. Une nouvelle fonction de fusion basée sur les matrices de confusions "pairwise" (PFM), mieux adaptée pour la fusion des classificateurs en présence d'un grand nombre de classes. Une nouvelle méthode pour générer des ensembles de Mo- dèles de Markov Cachés (Hidden Markov Models - EoHMM) pour la reconnaissance des caractères manuscrits. Une solution novatrice repose sur le concept des Oracles associés aux données de la base de validation (KNORA). Une nouvelle approche pour la sélection des sous-espaces de représentation à partir d'une mesure de diversité évaluée entre les paires de partitions