Sélection de modèles pour la classification supervisée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge). Application en traitement et analyse d'images.

The objective of this thesis is to define learning systems based on SVM with good performance. These systems should take into account that the problems related to image processing and analysis may enter into conflict with the operational difficulties of SVM. Many of these issues are part of the broader framework of data mining, the definition of decision-making in real-time optimization of difficult problems and combination of sets of decision functions. The approaches proposed in this thesis to solve problems of various kinds can be used in other areas where the same problems are encountered.L’objectif de cette thèse est de définir des systèmes d’apprentissage à base de SVM performants. Ces systèmes doivent prendre en compte le fait que les problématiques liées au traitement et à l’analyse d’images puissent rentrer en conflit avec les difficultés d’exploitation des SVM. Plusieurs de ces problématiques s’inscrivent dans le cadre plus général de la fouille de données, de la définition de processus décisionnels en temps réel, de l’optimisation de problèmes difficiles et de la combinaison d’ensembles de fonctions de décision. Les approches proposées dans cette thèse pour résoudre des problèmes de natures différentes pourront être exploitées dans d’autres domaines où les mêmes problématiques sont rencontrées

Séparateurs à vaste marge optimisant la fonction Fbeta

Dans cet article, nous introduisons une nouvelle paramétrisation des Séparateurs à Vaste Marge (SVM