Étude des systèmes de reconnaissance adaptatifs et évolutifs dans les environnements dynamiques

监视系统的概念、生物变异、监视技术以及学徒机的鲁棒性。事实上，pour être鲁棒性，les SR doivent être在测量过程中，随着条件的变化，环境的变化，将会发生变化。例如，在进行面部侦察时，照明和面部朝向的变化较少，而在进行视频监控时则较少；*** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** **具体来说，分类器的分类器交换表通过了分类器集成培训（EoC）的分类器交换表。今后，我将与所有的专家达成一致意见，讨论如何在专家的指导下，使所有的人都能获得成功。***基本问题和解决问题的办法是：在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中，在所有系统中。此外，这些解决方案提出了三个问题，分别是：<s:2> <s:2>和/或<s:2>; <s:2> <s:2>和/或<s:2>；和；<s:2>；和；和；和；和；和；和；和；和；和；和；L' hypothise forte est alors que les parameters； L' hypothise forte est alors que les parameters； L' hypothise forte te problem； L' confaement conus； L' concept; n .概念；n .系统；n .分类；连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的、连续的。***目标-主要研究方案的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标-主要研究计划的目标。Cet(中央东部东京)目的se traduit par几个目的specifiques法院terme依赖de la定义新式方法鲁棒倒:(1)拉选择例子et des的特性在埃斯佩斯de差异,(2)l 'apprentissage adaptatif et evolutif des转换端在不在中华民国等(3)dynamique de la选择classifieurs适应辅助environnement) statiques dynamiques。Les algorithmes samvolutionnaires et l'学徒机seront au centre de nos travaux。***将所有的薪金作为交换，将所有的薪金作为交换，将所有的薪金作为交换，将所有的薪金作为交换，将所有的薪金作为交换。

La conception des systèmes de surveillance biométriques repose sur les techniques de reconnaissance de formes (SR) et d'apprentissage machine robustes. En fait, pour être robustes, les SR doivent être en mesure de s'adapter aux conditions changeantes des environnements pour lesquels ils sont déployés. Par exemple, les variations d'illumination et de l'orientation du visage pour la reconnaissance faciale dans un contexte de vidéosurveillance; la variation temporelle de la forme de la signature manuscrite pour la vérification de l'identité des scripteurs, etc.***    Malgré tous les efforts déployés par les chercheurs dans les domaines de l'apprentissage-machine et de la reconnaissance de formes, plusieurs problèmes spécifiques à la conception de SR adaptatifs demeurent non résolus. En particulier, la création de classifieurs fiables passe nécessairement par l'apprentissage des ensembles de classifieurs (EoC). Cependant, il n'y a pas consensus chez les chercheurs concernant la meilleure approche à suivre pour la création des comités d'experts.***    Un problème fondamental et souvent négligé est de doter les systèmes de reconnaissance de la capacité de s'adapter en présence de nouvelles données, de nouvelles caractéristiques, de nouvelles classes, etc. De plus, les solutions proposées dans la littérature spécialisée sur les problèmes reliés à la vidéosurveillance, la détection d'intrusions et la vérification des signatures manuscrites sont pour la plupart conçues pour les environnements statiques. L'hypothèse forte est alors que les paramètres du problème de reconnaissance sont parfaitement connus lors de la conception du système de classification et que ceux-ci ne changeront pas dans le temps. Conséquemment, ces systèmes ne sont pas aussi performants lorsqu'ils sont déployés dans le monde réel puisque très souvent ces environnements sont dynamiques.***    L'objectif principal de notre programme de recherche réside dans la mise en oeuvre d'une méthodologie efficace pour la conception de systèmes de reconnaissance adaptatifs et évolutifs, capables d'apprendre de manière incrémentale sur des nouvelles données dans les environnements statiques et dynamiques. Cet objectif se traduit par plusieurs objectifs spécifiques à court terme reliés à la définition de nouvelles méthodes robustes pour : (1) la sélection des exemples et des caractéristiques dans les espaces de différences, (2) l'apprentissage adaptatif et évolutif des EoC dans l'espace ROC et (3) la sélection dynamique de classifieurs adaptés aux environnements statiques et dynamiques. Les algorithmes évolutionnaires et l'apprentissage machine seront au centre de nos travaux. ***    Les méthodes développées dans le présent programme de recherche seront suffisamment générales pour être utilisées pour la conception de systèmes de reconnaissance de formes indépendamment de l'application visée.