On the Limits of Machine Perception and Interpretation - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2013

On the Limits of Machine Perception and Interpretation

Sur les limites de la perception artificielle et de l'interprétation

Résumé

The thesis defended in this document starts with considering some formal approaches to Machine Perception algorithm performance analysis, and how it relates to the limits (and unavoidable subjectivity) of ground truth specification. It establishes the intrinsic ambiguity of interpretation and analysis when used in conjunction with Machine Perception and considers them mainly in relation to Document Image Analysis. After establishing the fact that interpretation is open to ambiguity and that most of this ambiguity comes from inconsistent or different interpretation contexts our overall goal is to investigate whether one can: * establish a form of context description that is appropriate for machine perception (and document image analysis in particular) and whether it can be obtained auto- matically by statistical or formal learning techniques? * use this context description to evaluate algorithm performances? * use this context description to describe data, so that it can be used for information retrieval purposes? * establish formal boundaries or limitations for the previously described descriptions and establish whether there are interpretations that are provably impossible to be obtained through an algorithm. If there is indeed a class of interpretation problems that cannot be solved by an algorithm, the second question would be whether this class can be characterized in some sorts.
La thèse défendue dans de document commence par un examen des approches d'évaluation de performances dans le cadre de la perception artificielle, et comment elle se rapporte aux limites ( et l'inévitable subjectivité) de la spécification de la vérité terrain. Elle établit qu'il existe une ambiguïté intrinsèque dans son interprétation et son analyse, notamment dans le cadre de l'analyse du document de l'image. Après avoir établi le fait que l'interprétation est nécessairement ambigüe et que cette ambiguïté provient essentiellement de l'existence différents contextes plus ou moins compatibles, notre objectif global est d'étudier si on peut: * établir une forme de description du contexte qui est adaptée à la perception artificielle ( et de l'analyse de documents en particulier) et si elle peut être obtenue automatiquement par des techniques d'apprentissage statistique ou formelle ; * utiliser la description du contexte pour évaluer les performances d'algorithmes ; * utiliser la description de contexte pour décrire les données, de sorte à ce que cette description peut être utilisée pour des applications de recherche d'information ; * établir des limites ou des restrictions formelles pour les descriptions décrites précédemment et déterminer s'il existe des interprétations qui sont prouvablement impossibles à être obtenues par un algorithme. S'il existe effectivement une classe de problèmes d'interprétation qui ne peuvent pas être résolus par un algorithme, la seconde question serait de savoir si cette classe peut être caractérisée d'une façon ou d'une autre.
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Dates et versions

tel-00940209 , version 1 (31-01-2014)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : tel-00940209 , version 1

Citer

Bart Lamiroy. On the Limits of Machine Perception and Interpretation. Image Processing [eess.IV]. Université de Lorraine, 2013. ⟨tel-00940209⟩
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