Abstract:
Résumé
La reconnaissance des formes a été largement étudiée au cours des dernières années. Dans ce
travail, nous avons évalué plusieurs techniques des machines d’apprentissage en utilisant deux
bases de données : base des chiffres et base des eaux industrielles. Nous avons introduit la
technique d’apprentissage approfondi dont l’objectif est de classifier les eaux déminéraliser en
utilisant l’autoencodeur. Nous avons aussi traité dans ce mémoire le problème de la
reconnaissance des chiffres. Les solutions proposées permettent de s’adapter aux changements
des styles d’écriture, aux différents angles d'orientation et différents fonts d’écriture ; pour
augmenter les performances nous avons utilisé le réseau de neurone de type Auto-encodeur et
CNN. Finalement, nous avons présenté une étude comparative pour savoir les points faibles et
les points forts de chaque technique, nous avons eu les meilleurs résultats en appliquant la
technique d’apprentissage approfondi ( Auto-encodeur et CNN).
