Les SVM (Support Vector Machines) sont de nouvelles techniques d'apprentissage statistique proposées par V.Vapnik en 1995. Elles permettent d'aborder des problèmes très divers comme le classement, la régression, la fusion, etc... Depuis leur introduction dans le domaine de la Reconnaissance de Formes (RdF), plusieurs travaux ont pu montrer l'efficacité de ces techniques principalement en traitement d'image. L'idée essentielle des SVM consiste à projeter les données de l'espace d'entrée (appartenant à deux classes différentes) non-linéairement séparables dans un espace de plus grande dimension appelé espace de caractéristiques de façon à ce que les données deviennent linéairement séparables. Dans cet espace, la technique de construction de l'hyperplan optimal est utilisée pour calculer la fonction de classement séparant les deux classes. Dans ce travail de thèse, nous avons étudié les SVM comme techniques de classement pour la Vérification Automatique du Locuteur (VAL) en mode dépendant et indépendant du texte. Nous avons également étudié les SVM pour des tâches de fusion en réalisant des expériences concernant deux types de fusion, la fusion de méthodes et la fusion de modes. Dans le cadre du projet PICASSO, nous avons proposé un système de VAL en mode dépendant du texte utilisant les SVM dans une application de mots de passe publics. Dans ce système, une nouvelle modélisation basée sur la transcription phonétique des mots de passe a été proposée pour construire les vecteurs d'entrée pour notre classifieur SVM. En ce qui concerne notre étude des SVM en VAL en mode indépendant du texte, nous avons proposé des systèmes hybrides GMM-SVM. Dans ces systèmes, trois nouvelles représentations de données ont été proposées permettant de réunir l'efficacité des GMM en modélisation et les performances des SVM en décision. Ce travail entre dans le cadre de nos participations aux évaluations internationales NIST. Dans le cadre du projet BIOMET sur l'authentification biométrique mené par le GET (Groupe des Écoles de Télécommunications), nous avons étudié les SVM pour deux tâches de fusion. La première concerne la fusion de méthodes où nous avons fusionné les scores obtenus par les participants à la tâche ``One Speaker Detection'' aux évaluations NIST'2001. La seconde concerne la fusion de modes menée sur les scores obtenus sur les quatre différentes modalités de la base de données M2VTS. Les études que nous avons réalisées représentent une des premières tentatives d'appliquer les SVM dans le domaine de la VAL. Les résultats obtenus montrent que les SVM sont des techniques très efficaces et surtout très prometteuses que ce soit pour le classement ou la fusion.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00001124 |
| Date | 07 1900 |
| Creators | Kharroubi, Jamal |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0019 seconds