Brevet FR2672141A1 — publié le 19920731

PROCEDE DE RECONNAISSANCE D'OBJETS CODES PAR DES VECTEURS DESCRIPTION La présente invention concerne un procédé permettant de reconnaitre des objets codés par des vecteurs. Elle trouve de nombreuses applications dans le domaine de la spectroscopie. De façon plus particulière, elle peut s'appliquer à la Résonance Magnétique Nucléaire (RMN), aux spectres de masse pour l'identification de polluants chimiques et aux spectres de rayons gamma pour la reconnaissance de déchets nucléaires. On comprendra par "reconnaissance" d'objet, l'identification d'un objet inconnu à un objet de référence choisi parmi plusieurs références. Le procédé selon la présente invention s'applique dans des réseaux neuronaux. Un réseau neuronal est un réseau dans lequel Les informations sont traitées en parallèle. Ce réseau cherche à imiter le cerveau humain, dans lequel chaque neurone fonctionne de façon plus ou moins autonome. Un neurone informatique traite et mémorise des données indépendamment des autres neurones. L'organisation de teLs neurones en réseau fournit un comportement global particulier, occasionné par un apprentissage, c'est-à-dire que chaque neurone choisit de laisser, ou de ne pas Laisser, passer l'information selon Les informations qui ont déjà transité par le réseau. Cet apprentissage est caractérisé, dans un réseau neuronal informatique, par des poids synaptiques. De façon plus mathématique, chaque neurone voit à son entrée une somme d'informations pondérées par des poids synaptiques w. En résumé, un réseau neuronal permet de traiter de nombreuses informations en parallèle pour la recherche d'un résultat. De tels réseaux neuronaux sont décrits plus précisément dans le document "Réseaux de neurones artificiels" paru aux Presses Polytechniques et Universitaires Romandes, ouvrage dans lequel a été dressé un état de l'art, en 1989, dans le domaine des réseaux neuronaux. Il est connu, dans les procédés de reconnaissance d'objets, d'utiliser une méthode appelée méthode de la matrice pseudo-inverse appliquée dans un réseau neuronal. Un tel procédé est décrit dans l'article intitulé "Collective computational properties of neural network : New learning mechanisms" de Messieurs PERSONNAZ, GUYON et DREYFUS, article publié dans La revue "Physical Review A" de Novembre 1986. Cette méthode de matrice pseudo-inverse consiste notamment à déterminer une matrice de GRAM-SCHMIDT [ G ] à partir de modèles S, c'est-à-dire d'ensembles de vecteurs SF codant des objets à reconnaitre. Cette matrice de GRAM-SCHMIDT est définie par la relation : et et y étant des numéros des vecteurs servant de modèles pour la reconnaissance, i indiquant le numéro de la coordonnée considérée desdits vecteurs, N étant la dimension de l'espace de représentation considéré et P le nombre de vecteurs codant les différents modèles d'objets à reconnaitre. Ces modèles sont normalisés de sorte que les éléments diagonaux G de la matrice [ G ] , dans laquelle y varie de 1 à P, sont égaux à 1. On constate alors que les autres coefficients de la matrice [ G ] sont tous proches de 1, les modèles étant fortement corrèles. Lorsque la matrice G est inversible, les poids synaptiques w du réseau neuronal peuvent alors être déterminés par la relation Cependant, dans certains cas, la matrice [ G ] n'est pas inversible, notamment lorsque les coefficients de ladite matrice sont trop peu différents les uns des autres. Le procédé précédemment décrit présente un certain nombre d'inconvénients et, en particulier, celui de ne pas permettre la reconnaissance d'objets dont les vecteurs représentatifs pris comme références sont trop semblables. Il y a, par exemple, de nombreux cas de spectres non reconnaissables car trop voisins. Dans le cas particulier de la reconnaissance de déchets nucléaires, les spectres des rayons gamma émis par ces déchets sont généralement très similaires les uns des autres. Et le procédé, tel qu'exposé précédemment, ne permet pas la reconnaissance de ces spectres de rayons gamma. La présente invention a justement pour objet cette reconnaissance de spectres très voisins. Elle met en oeuvre un traitement des vecteurs codant les objets à reconnaître avant d'appliquer le procédé connu de la matrice pseudo-inverse. Ce traitement consiste à changer l'origine de l'espace de représentation dans lequel sont définis lesdits vecteurs. De façon plus précise, l'invention a pour objet un procédé de reconnaissance d'objets codés par des vecteurs dans lequel on utilise un réseau neuronal apte à comparer un vecteur inconnu à des vecteurs de référence définis dans un espace de représentation d'origine B, caractérisés chacun par un label et mémorisés par ledit réseau neuronal, ces vecteurs définissant - une matrice de GRAM-SCHMIDT [ G ] , telle que : S étant une matrice représentatrice desdits vecteurs, i indiquant la coordonnée considérée desdits vecteurs, IL (ou y ) indiquant le vecteur considéré - des poids synaptiques w du réseau neuronal déterminés par un procédé de matrice pseudo-inverse tel que :: [ G-1 ] étant la matrice inverse de la matrice de GRAM-SCHMIDT, lesdits poids synaptiques permettant de comparer les vecteurs à reconnaître avec les vecteurs de référence, procédé caractérisé en ce qu'il consiste en un prétraitement desdits vecteurs, ce prétraitement comprenant les étapes suivantes : - dftermination, pour les origines de L'espace de représentation, des indices de sensibilité définis par la trace de la matrice [ G-1 ] à savoir ff =Tr [ G-13 ; - choix d'une nouvelle origine B' de l'espace de représentation assurant un indice de sensibilité minimum ; - calcul de la nouvelle matrice rectangulaire S' en appliquant la relation S'; = S; - Blair - application du procédé de la matrice pseudo-inverse à la nouvelle matrice S' en calculant la nouvelle matrice [ G' ] de GRAM-SCHMIDT et les nouveaux poids synaptiques w'. Avantageusement, le prétraitement des vecteurs comprend une première étape de reconnaissance hiérarchique, ladite première étape comportant les sous-étapes suivantes : - Liste, selon un ordre de valeurs croissantes, de toutes les distances entre vecteurs de référence de sorte que tous les labels soient pris en considération ; - regroupement en agrégats des vecteurs de référence les plus voisins Les uns des autres ; - comparaison du vecteur inconnu avec chacun des agrégats, chaque agrégat étant représenté. par un vecteur moyen ; - sélection de l'agrégat dont le vecteur moyen est le plus proche du vecteur inconnu ; et - comparaison du vecteur inconnu avec chaque vecteur contenu dans l'agrégat sélectionné comme étant le plus voisin. Une application du procédé consiste en un dispositif de signalisation manipulable à distance afin de reconnaitre des spectres, notamment de rayons gamma émis par des déchets nucléaires. D'autres caractéristiques et avantages ressortiront de la description qui va suivre, donnée à titre illustratif et non limitatif en référence aux dessins dans lesquels - les figures la, lb, îc, Id et le sont les représentations de spectres de rayons gamma provenant de déchets nucléaires ; - la figure 2 est une représentation schématique d'un espace de représentation correspondant aux figures la à le. Tout au long de la description, on comprendra par "vecteur" un ensemble de canaux décrivant un spectre. Mathématiquement, ces vecteurs sont codés par une suite de nombres représentant les coordonnées dudit vecteur dans un espace à N dimensions et regroupés dans une matrice rectangulaire S. Afin de mieux illustrer la description, un exemple concret, mais limité à un petit nombre de vecteurs, sera décrit Cet exemple utilise cinq spectres comportant chacun soixante dix canaux, comme montré sur les figures la à le, ce qui signifie que la matrice des modèles S est de dimension 70 x 5, soit cinq colonnes et soixante dix lignes. Ainsi, tout couple de vecteurs (S , S# ) définit des coefficients d'une matrice de GRAM-SCHMIDT [ G ] , telle que : IL et y variant de 1 à 5, pour notre exemple de réalisation. On peut voir sur les figures la et le que les spectres 1 et 5 sont très similaires. Il en est de même des spectres 2 et 3 des figures lb et lc. Le spectre 4 de la figure id est, quant à Lui, assez dissemblable des spectres 1, 2, 3 et 5 pour être reconnu aisément. Selon ces spectres, les valeurs des coefficients GILy de la matrice de GRAM-SCHMIDT [ G ] , des coefficients d#y de la matrice [d] représentant les distances entre les vecteurs SA et S# et s'écrivant d # = (2 - 2G #), et des coefficients a1Ly de la matrice [ a ] représentant les différences angulaires entre les vecteurs S et S et s'écrivant &alpha; # = Cos-1 [G fr sont les suivantes :: 1 0,899 0,889 0,913 0,998 0,899 1 0,993 0,891 0,894 [ G ] = 0,889 0,993 1 0,895 0,882 0,913 0,891 0,895 1 0,910 0,998 0,894 0,882 0,910 1 0 0,449 0,470 0,417 0,058 0,449 0 0,119 0,467 0,461 [ d ] = 0,470 0,119 0 0,457 0,487 0,417 0,467 0,457 0 0,424 0,058 0,461 0,487 0,424 0 0 26 27 24 3 26 0 7 27 27 [ a ] = 27 7 0 26 28 24 27 26 0 25 3 27 28 25 0 Les matrices d et a sont deux façons différentes d'exprimer La même notion de différence entre deux vecteurs SIL et Sy . Dans un cas idéal d'orthogonalité des vecteurs SIL et S# t La matrice [ G ] est une matrice unité, la matrice [ d ] a tous ses coefficients d#y non diagonaux égaux à ff et La matrice CCYI ne possède, hors de sa diagonale, que des coefficients &alpha; # de 900 La matrice [ a ] confirme ce que montrent les figures la et le, à savoir que les spectres 1 et 5 sont très ressemblants l'un à L'autre : en effet, l'angle 15 entre les vecteurs S1 et S2 n'est que de 30. De même, l'angle 23 entre les vecteurs S2 et S3 n'est que de 70, ce qui est très loin de l'angle droit idéal.Les autres angles sont d'un ordre de grandeur plus élevé, à savoir 250 environ. Ces spectres (1, 5) et (2, 3) font donc typiquement partie des spectres difficiles, voire impossibles, à différencier par la méthode connue. Pour chaque matrice [ G ] déterminée, un indice de sensibilité a peut être calculé par la somme des valeurs propres de [ G-1 ] , communément appelée trace (abréviation Tr) par la relation : ff = Tr [ G-1 ] . Cet indice de sensibilité a est défini pour une origine B de l'espace de représentation. Dans le procédé selon l'invention, on cherche à trouver une nouvelle origine B' de L'espace de représentation afin de rendre les vecteurs SCL et Sy plus orthogonaux. Cette nouvelle origine B' est trouvée lorsque l'indice de sensibilité (J est minimum. Dans un mode de réalisation préféré de L'inventeur, les différents indices de sensibilité (J sont choisis en utilisant une méthode d'échantillonnage systématique parmi toutes les origines possibles, toute autre méthode de choix de B' pouvant être utilisée. Dans l'exemple selon le procédé objet de L'invention, la valeur de l'indice ff minimum est ffmin = 38,3. Idéalement, si le changement d'origine permet de rendre tous les vecteurs orthogonaux, l'indice de sensibilité minimum serait égal à P, c'est-à-dire au nombre de vecteurs pris en considération dans la réalisation. Dans l'exemple décrit, on aurait #min = Cet indice de sensibilité choisi, les nouvelles matrices [ G' ] , [d'] et [ a' ] sont déterminables à partir des relations suivantes : S'; = Si - B'i d' # = (2 - 2G' p), et &alpha;' # = Cos-1 Cos-1 Les nouvelles matrices obtenues sont les suivantes :: 1 -0,72 -0,70 -0,27 0,81 -0,72 1 0,96 0,27 -0,73 [ GS = -0,70 0,96 1 0,34 -0,77 -0,27 0,27 0,34 1 -0,27 0,81 -0,73 -0,77 -0,27 1 0 1,85 1,84 1,59 0,63 1,85 0 0,29 1,21 1,86 [ di = 1,84 0,29 0 1,15 1,88 1,59 1,21 1,15 0 1,60 0,63 1,86 1,88 1,60 0 0 136 134 105 36 136 0 17 74 137 [&alpha;;'] =134 17 0 70 140 105 74 70 0 106 36 137 140 106 0 Les coefficients, hors diagonale, de ces nouvelles matrices sont plus proches respectivement de 0, de #2 et de 900. La nouvelle matrice [ G' ] ainsi obtenue est inversible. Il est alors possible de calculer les nouveaux poids synaptiques w' par la relation : La figure 2 est une représentation de l'espace de représentation des cinq vecteurs de l'exemple considéré. Lesdits vecteurs sont représentés par Les points SI, S2, S3, S4 et S5. Le point B' est la nouvelle origine choisie de façon à ce que l'indice de sensibilité soit minimum, å savoir #'min = 38,3 pour l'exemple considéré. Suivant un perfectionnement tout à fait intéressant, l'invention permet de mettre en oeuvre un prétraitement hiérarchique de reconnaissance des vecteurs. Il s'agit tout d'abord de lister dans un ordre croissant de valeurs toutes les distances dyv entre deux vecteurs SIL et S# , formant une "paire re ordonnée", IL étant inférieur à V. On obtient P (P-1) ainsi 2 distances ordonnées. Cependant, seules les premières pLus petites distances, faisant apparaître tous les labels IL ou V de valeurs 1 à P, sont prises en considération pour la suite dudit traitement.Des agrégats de D vecteurs sont ainsi déterminés, D étant le nombre choisi de vecteurs compris dans un agrégat. Il est possible de représenter sous forme de matrice de connexion [ C ] l'ensemble des agrégats déterminés : ses coefficients C V où le couple de labels y , V) a été pris en considération et ses coefficients Cet symétriques de CFV valant 1 les autres coefficients valent 0. La comparaison d'un vecteur inconnu se fait alors en plusieurs étapes. Le vecteur inconnu à déterminer est tout d'abord comparé à un vecteur représentant l'agrégat, ledit vecteur étant déterminé comme une moyenne de tous les vecteurs contenus dans un agrégat. Le vecteur inconnu est alors comparé à chaque vecteur contenu dans l'agrégat sélectionné comme étant le plus ressemblant. Dans L'exemple considéré, d'après les valeurs données par la matrice [ d ] , la liste des distances entre les vecteurs est La suivante d15 Les distances des d23 et d14 font apparaître tous les labels, à savoir 1, 2, 3, 4 et 5. Seules, ces trois distances sont prises en compte pour la suite du traitement. On prend ainsi le nombre 3 comme nombre D de paires définissant les agrégats. Ces agrégats sont (145) et (23) pour D = 3. La matrice de connexion [ C ] est la suivante O O 0 1 1 O 0 1 0 0 [ C ] = o 1 0 O O 10000 10000 Le nombre de paires ordonnées retenues peut aussi bien prendre des valeurs inférieures D', telles que D' = D/2 ou toute autre fraction significative de D. Par exemple, on peut choisir D' = 2. Dans ce cas, le nombre de vecteurs par agrégat est au maximum deux, et les agrégats sont (15), (23) et (4). La matrice de connexion [ C' ] correspondante est alors la suivante O O O O 1 O 0 1 0 0 [ C3 = 0 1 o 0 0 0 0 O O 0 1 0 0 0 0 Lorsque le prétraitement décrit ci-dessus est terminé, la suite de La reconnaissance du vecteur inconnu se poursuit, telle que décrite précédemment. La figure 2 permet de comprendre que la nouvelle origine B', choisie sans effectuer le prétraitement hiérarchique de reconnaissance, n'assure pas la quasi-orthogonalité des vecteurs. En effet, en considérant plus particulièrement l'agrégat tS2, S3), on voit que l'origine B' choisie, telle que montré sur la figure 2, ne permet pas l'orthogonalité entre les vecteurs S2 et S3. Au contraire, si l'on a choisi l'agrégat tS2, S3) comme le plus ressemblant, on peut se placer dans un espace restreint avec une origine B" permettant une quasi-orthogonalité de S2 et S3. La description ci-dessus s'appuie sur un exemple précis de spectres de rayons gamma émis par des déchets nucléaires, mais l'invention peut s'appliquer à de nombreux autres domaines de la spectroscopie. L'invention peut en effet se concrétiser dans un dispositif de signalisation manipulable ou autonome comportant notamment les organes suivants : - un détecteur multicanaux de spectre de rayons 7 émis par des déchets nucléaires ; et - un microcalculateur recevant les informations captées par le détecteur. Ce microcalculateur comporte deux couches successives d'éléments a) la couche mémoire des poids synaptiques, enregistrant les modèles de reconnaissance, selon la règle exposée par l'invention ; et b) la couche de neurones identificateurs aptes à évaluer la ressemblance entre le signal et l'un des modèles. L'invention s'applique également à de nombreux autres domaines 05( où l'information est codable par un vecteur, notamment la spectroscopie : spectres de masse de polluants, spectres de résonance magnétique nucléaire, etc. REVENDICATIONS 1. Procédé de reconnaissance d'objets codés par des vecteurs, permettant l'analyse de spectres, dans lequel on utilise un réseau neuronal apte à comparer un vecteur inconnu, déterminé par des moyens de détection multicanaux, à des vecteurs de référence définis dans un espace de représentation d'origine B, caractérisés chacun par un label et mémorisés par ledit réseau neuronal, ces vecteurs définissant - une matrice de GRAM-SCHMIDT [ G ] , telle que S étant une matrice représentatrice desdits vecteurs, i une coordonnée considérée desdits vecteurs, IL indiquant le vecteur considéré, y indiquant un autre vecteur considéré ;; des poids synaptiques w du réseau neuronal déterminés par un procédé de matrice pseudo-inverse, tel que [ G-1 ] étant la matrice inverse de la matrice de GRAM-SCHMIDT, lesdits poids synaptiques permettant de comparer les vecteurs à reconnaître avec les vecteurs de référence, procédé caractérisé en ce qu'il consiste en un prétraitement desdits vecteurs effectué par des moyens de calculs reliés aux moyens de détection, ce prétraitement comprenant les étapes suivantes - détermination pour des origines de l'espace de représentation, des indices de sensibilité définis par la trace [ G-1 ] , à savoir = Tr [ G-l ] ;; choix d'une nouvelle origine B' de l'espace de représentation assurant un indice de sensibilité minimum amin ; calcul de la nouvelle matrice rectangulaire S' en appliquant la relation S'; = S;g - B'i li - application du procédé de la matrice pseudo-inverse à la nouvelle matrice S' en calculant la nouvelle matrice [ G' ] de GRAM-SCHMIDT et les nouveaux poids synaptiques w' ; obtention, en fonction des poids synaptiques w' déterminés, du vecteur de référence le plus ressemblant au vecteur inconnu. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le prétraitement des vecteurs comprend une première étape de reconnaissance hiérarchique, ladite première étape comportant les sous-étapes suivantes : Liste, selon un ordre de valeurs croissantes, de toutes les distances entre vecteurs de référence de sorte que tous les labels soient pris en considération ; regroupement en agrégats des vecteurs de référence les plus voisins les uns des autres ; comparaison du vecteur inconnu avec chacun des agrégats, chaque agrégat étant représenté par un vecteur moyen ; sélection de l'agrégat dont le vecteur moyen est le plus proche du vecteur inconnu ; et comparaison du vecteur inconnu avec chaque vecteur contenu dans l'agrégat sélectionné comme étant Le plus voisin. 3. Application du procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, à un dispositif de signalisation manipulable à distance afin de reconnaître des spectres de rayons gamma émis par des déchets nucléaires.