Introduire l'étudiante ou l'étudiant aux principes de la reconnaissance des formes et lui permettre de les appliquer aux problèmes du traitement des signaux, au traitement automatique de l'image et de la parole, à la lecture optique de caractères, etc.

Définition de quelques concepts de reconnaissance des formes et exemples. Notions de classification, séparabilité de classes, quelques rappels statistiques. Systèmes de fonctions de décisions linéaires et généralisées. Classification et reconnaissance par distance minimale, mesures de similitudes. Classification par fonction de vraisemblance, classification bayesienne, notion de coût et d'erreur. Classification par le gradient, par erreur quadratique moyenne. Perception multicouche, réseaux neuronaux récurrents, apprentissage par rétropropagation de l'erreur. Applications à la segmentation et à la représentation structurelle des images, compréhension des scènes. Applications à la reconnaissance automatique de parole, applications à la lecture optique de caractères. Applications à la reconnaissance de fissures, à la classification de structures, applications à la métallurgie.