Modèle de Markov caché

étudie et propose l’utilisation des techniques différentes pour la reconnaissance des émotions. L’évaluation des résultats obtenus nous permet de donner une conclusion sur l’efficacité de chaque caractéristique, une conclusion sur l’efficacité des modèles proposés. Dès lors elle nous permet d’effectuer quelques perfectionnements dans le but d’améliorer la qualité du système. La comparaison avec la capacité de reconnaissance des être-humains, et avec des autres systèmes terminent notre mémoire. LE

speech based on acoustic model modification. For a native language (LM) and a spoken language (LP), pronunciation variants of the phones of LP are automatically extracted from an existing non native database. These variants are stored in a confusion matrix between phones of LP and sequences of phones of LM. This confusion concept deals with the problem of non existence of match between some LM and LP phones. The confusion matrix is then used to modify the acoustic models (HMMs) of LP phones by integrating

supplémentaires cependant on l'utilise comme un programme ab initio. Augustus et Genscan fonctionnent en recherchant des bases mais Augustus à la faculté de comparer la séquence avec des protéines connues. Ces deux logiciels fonctionnent avec des modèles probabilistes c'est-à-dire qu'à partir d'informations telles que la longueur moyenne des introns et des exons, la structure des codons stop, ils déterminent la probabilité d'avoir un exon ou un intron à un endroit précis de la séquence. Augustus peut

globale, « dure » et « floue ») pour des images réelles d’acquisitions TEP du fantôme IEC. Les résultats obtenus sur images simulées sont ici confirmés : la méthode locale est la mieux adaptée, et fonctionne mieux que l’approche par chaînes de Markov cachées et la méthode de référence par seuillage. Abstract – This study deals with statistical segmentation methodologies for functional volume determination in PET imaging for oncology applications like radiotherapy. We present here a performance

Ecole Polytechnique, Promotion X 97 Rapport de Stage d’Option scientifique Vincent ARSIGNY Modélisation par champ de Markov du signal de parole et application à la reconnaissance vocale. Option Image et Signal Département de Mathématiques appliquées Directeurs de l’Option : MM Stéphane MALLAT et Emmanuel BACRY Stage effectué à l’Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Paris, sous la direction de MM Marc SIGELLE et Guillaume GRAVIER, du 1er avril 2000 au 7 juillet 2000

Chaînes de Markov Jean Bérard 2 Avertissement Ces notes sont en cours d'élaboration. Il se peut donc qu'y subsistent un certain nombre d'erreurs, d'incohérences, et/ou de passages inachevés. Table des matières Introduction 7 1 Propriété de Markov 9 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Dénition fondamentale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Mesure sur l'espace des trajectoires .

caractères manuscrits qui a l’avantage de surmonter les limitations des modèles de Markov Cachés (HMMs). L’idée principale consiste à construire des modèles 2D en couplant dans un réseau bayésien dynamique deux réseaux de type HMM. Le premier modèle HMM est obtenu à partir d’observations de type colonnes de pixels (HMMvertical), le second à partir d’observations de type lignes (HMM-horizontal). L’un des avantages de ces modèles est de nous permettre d’obtenir une bonne modélisation des images des caractères

ARTIFICIAL INTELLIGENCE Modèles de réseaux de neurones pour l’analyse des séries temporelles ou la régression : Estimation, Identification, Méthode d’élagage SSM J. Rynkiewicz, M. Cottrell, M. Mangeas, J.F. Yao SAMOS, Université de Paris 1 90, rue de Tolbiac 75013 Paris cottrell@univ-paris1.fr Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les

2002 effectué à l’ESPCI, laboratoire d’électronique Directeur : Pr. Gérard Dreyfus *** Sujet : Aide au diagnostic d’anomalies cardiaques sur enregistrements électrocardiographiques de longue durée (tracés Holter) à l’aide de chaînes de Markov cachées (Hidden Markov Models ou HMM). Encadrement • Au laboratoire d’électronique Maître du stage : Brigitte Quenet En collaboration avec Rémi Dubois • Pour ELA Medical Etudiant François-Benoît Vialatte Spécialisation SCIA UID 12149 Co-tuteur : Yves Faisandier

la capacité de la mémoire, …), il est souhaitable d’évaluer le taux d’utilisation de la CPU. Pour un serveur WEB, il est important d’implémenter une bonne politique de gestion de cache. Dans ce cas, il est souhaitable d’évaluer, par exemple, le taux de hits, c'est-à-dire, le pourcentage de documents qui sont dans le cache lorsqu’on les demande. Ces questions sont de grande importance pour les organismes impliqués. Des réponses incorrectes engendrent de potentielles répercussions : problèmes de sécurité