Abstract FR:

La thèse expose l'application des modèles connexionnistes au traitement d'images bas niveau. Le modèle utilisé est le réseau multi-couches entrainé avec l'algorithme de rétro-propagation du gradient. Deux problèmes ont été choisis : la détection de contours et la discrimination de textures. Pour chacun d'eux, un état de l'art est établi, et des solutions à base de réseaux de neurones sont proposées. Des comparaisons entre les différentes méthodes sont effectuées. Au niveau connexionniste, l'accent est mis sur l'introduction de connaissances dans les réseaux via l'architecture, le partage des poids et le choix des fonctions de transition des cellules