Classification non linéaire à l'aide de mélange de modèles discriminatifs

Cette thèse a pour objectif la classification non linéaire à l’aide de mélange hiérarchique de modèles discriminatifs. Dans ce cadre, nous avons proposé un modèle général pour le mélange hiérarchique de modèles discriminatifs. Ce dernier permet de combiner un ensemble de modèles discriminatifs à l’aide de fonctions que nous avons nommées fonctions de sélection. De ce modèle, ont été extraits deux exemples afin de montrer qu’il est possible d’utiliser un nombre réduit de modèles discriminatifs comparé aux précédents modèles. Cette réduction se fait tout en gardant des performances de classification élevées. Ceci est possible en effectuant un choix de fonctions de sélection qui ont permis une répartition efficiente des tâches. Par la suite, nous avons proposé deux modèles discriminatifs pour la classification des données proportionnelles. Ces modèles sont basés sur la distribution de la Dirichlet généralisée. Afin d’estimer convenablement les paramètres de ces deux modèles, nous avons établi une borne supérieure au mélange de Dirichlet généralisée. Des expériences ont montré l’intérêt de ces modèles de même que leurs limites