GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Une méthode est proposée pour extraire automatiquement des attributs discriminants dans le cas d'un processus décrit à l'aide d'une base d'exemples étiquetés. Les attributs sont sélectionnés, à l'aide de familles de fonctions paramétrées, en déterminant les paramètres optimaux par rapport à un critère de séparabilité des classes. Les fonctions paramétrées choisies mesurent des caractéristiques correspondant aux moments d'ordre 0 ou 1 d'une représentation uni- ou bi-dimensionnelle pondérée. L'aspect continu des fonctions paramétrées permet d'explorer un ensemble infini d'attributs et d'éviter de traiter un problème de complexité combinatoire. Le critère mesurant la séparabilité des classes est basé sur les matrices de dispersion, et permet la sélection conjointe d'attributs. L'élaboration d'un classifieur linéaire, adapté aux attributs extraits est proposé. La méthode est appliquée à des signaux simulés décrits par leur représentation temporelle
