We present in this paper a fast classification operator suitable for image processing,
the performances of this operator as well as its implementation in the form of
an ASIC. In image segmentation and classification in view of defect detection, it is
often impossible to find a reduced set of pertinent characteristic parameters which
allows to distinguish the classes. We propose herein a geometric classification
method by stress polytop training which allows the use of a great number of
parameters and ensures a high decision speed . The decision operator associated
with the classification has been implemented in Standard Cell and Full Custom .
Its ease of use, rapidity, and robustness in classification are the major qualities
which enable it to compete with neural operators .Nous présentons dans cet article un opérateur de classification rapide adapté au traitement d'images, ses performances en classification, ainsi que son intégration dans un circuit ASIC. Pour effectuer une segmentation ou un classement d'images en vue de la détection de défauts, il est souvent impossible de trouver un nombre réduit de paramètres caractéristiques pertinents qui permettent de discriminer les classes. Nous proposons une méthode de classification géométrique par apprentissage de polytopes de contraintes, qui autorise l'utilisation d'un grand nombre de paramètres et assure une vitesse de décision élevée. L'opérateur de décision associé à cette classification a été intégré sous forme de circuit précaractérisé dont la simplicité de mise en œuvre, la rapidité et la robustesse en classification sont des qualités qui lui permettent de rivaliser avec les opérateurs neuronau
