Code
IGSF IMA 4511
Niveau
M1
Graduate
Graduate
Semestre
Spring
Domaine
Image
Programme
Programme Ingénieur
Langue
Anglais/English
Crédits ECTS
4
Heures programmées
45
Charge de travail
90
Coordonnateur(s)
Département
- Electronique et Physique
Equipe pédagogique
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : 18/0/24/3Acquis d'apprentissage
A l'issue du module, les étudiants de 2A sont capables de:
- définir/décrire des outils de base (concepts, méthodes, algorithmes) en Reconnaissance de Formes et classification des données;
- reconnaître et décrire ces outils dans différents contextes (supervisé, non supervisé, semi-supervisé) et différentes modalités biométriques: méthode des K-moyennes et quantification vectorielle, algorithme E-M en Clustering (Mélange de Gaussiennes) et en supervisé dans des biométries (voix, signature),...
- appliquer ces algorithmes sur des données réelles dans le cadre d'une petite étude de cas en Biométrie
Compétences CDIO
- 1.1.1 - Mathématiques (y compris statistiques)
- 2.1.2 - Modélisation
- 2.1.3 - Analyse qualitative
- 3.2.3 - Communication écrite
- 3.3.1 - Communication en anglais
Prérequis
Notions of Statistics and Probability Theory (Course "Introduction aux statistiques")
Mots-clés
Biometrics, face recognition, on-line signature verification, iris recognition, gait recognition, speaker verification
Contenu
First Part: Basics of Pattern Recognition
Bayes Classifier
The K Nearest Neighbour Rule
Unsupervised Learning and Clustering
Hidden Markov Models
Principal Component Analysis, Discriminant Analysis
Second Part: Biometrics and other applications
Verification, Identification, Re-identification
Performance measures of a Biometric System
Gait Recognition Techniques
Speaker Verification Techniques
On-line Signature Verification Techniques
Iris Recognition Techniques
Face Recognition Techniques
Gesture recognition
Action Recognition in Video Sequences
Evaluation
Validation is based on 3 evaluated Lab sessions (Lab1, Lab2 and Lab3) and an written exam (W).
Final Mark = 1/2 [Average (Lab1, Lab2, Lab3) + W]
Formule de l'évaluation
Validation is based on 3 evaluated Lab sessions (Lab1, Lab2 and Lab3) and an written exam (W).
Final Mark = 1/2 [Average (Lab1, Lab2, Lab3) + W]