Reconnaissance de symboles graphiques par le biais de l'intégrale de Choquet

International audiencenous présentons dans cet article trois modèles pour extraire un sous-ensemble de règles de décision et leur agrégation en une règle de décision unique par le biais de l'intégrale de Choquet. Nous nous intéressons à des applications où l'on possède peu d'échantillons représentatifs par classe. Les approches que nous avons construites sont de type global, par classe ou bi-classes. Des applications sur des données réelles attestent de la robustesse de nos méthodes et leur adaptabilité

On Determining Suitable Subsets of Decision Rules using Choquet Integral

International audienceWe present an approach to automatically extract a pertinent subset of soft output classifiers, and to aggregate them into a global decision rule using the Choquet integral. This approach relies on two key points. The first is a learning algorithm that uses a measure of the confusion between the categories to be recognized. The second is a selection scheme that discards weak or redundant decision rules, keeping only the most relevant subset. An experimental study, based on real world data, is then described. It analyzes the improvements achieved by these points first when used independently, then when combined together