Mise en œuvre des SVM

Table des matières

Introduction générale
Chapitre I : Etude de l’art sur l’imagerie micro-onde
I.1.Introduction
I.2.Imagerie Micro ondes
I.3.Techniques d’imagerie micro-ondes confocale
I.3.1.Les algorithmes de reconstruction
I.3.2.Technique adaptative Multistatique d’imagerie micro-ondes confocale
I.4.Technique d’imagerie micro ondes tomographique
I.4.1.Imagerie micro ondes tomographique par diffraction
I.4.2.Imagerie micro ondes tomographique itérative
I.4.3.Problème inverse
I.5.Paramètres électromagnétique du matériau
I.5.1.Champ de polarisation et permittivité
I.5.2.Aimantation et perméabilité
I.5.3.Diélectrique imparfait
I.6.Propriétés diélectriques des tissus humains
I.7.Propriétés diélectriques des tissus mammaires
I.8.Conclusion
Chapitre II : Théorie des approches SVM et SVR
II.1.Introduction
II.2. Support vector machine
II.2.1.Généralités
II.2.2. Mise en ?uvre des SVM
II.3. Définition de base
II.3.1. Séparation linéaire (séparateur linéaire)
II.3.2. Notion de marge
II.4. Machine a vecteurs supports linéaires
II.4.1. Cas des données séparables
II.5. Implémentation
II.6. Avantages et inconvénients
II.6.1.Avantage
II.6.2.Inconvénients
II.7.Régression par les machines à vecteurs supports SVR
II.7.1.Méthode standard
II.7.1.1. Idée de base : Cas linéaire
II.7.1.2. Cas non-linéaire
II.8 Modifications apportées aux SVR
II.8.1 Procédure itérative avec une marge adaptative
II.8.2 Pondération du SVR
II.9. Conclusion
Chapitre III: Applications des approches SVM et SVR pour la classification
III.1. Introduction
III.2 Modèle du sein pour la collection des données
III.2.1Modèle de sein
III.2.Choix de l’antenne
III.3. Etapes de construction et de validation des SVM
III.3.1. Construction du SVM et SVR
III.3.2. Phase de pré-traitement des données
III.3.3. Phase d’apprentissage
III.3.4. Résultats de simulation et de test
III.4.-Conception du modèle de classification par approche SVR
III.5. Conclusion
Conclusion générale
Références Bibliographiques
Annexe (A)