Brevet FR2746530A1 — publié le 19970926

Titre: PROCEDE ET SYSTEME POUR SELECTIONNER DES VECTEURS D'ADAPTATION POUR LA RECONNAISSANCE DE FORMES Inventions connexes La présente invention est liée à l'invention suivante, laquelle a été cédée au même cessionnaire que la présente invention: (1) "Method of Training Neural Networks Used for Speech Recognition", (Procédé d'adaptation de réseaux neuronaux employé pour la reconnaissance de la parole), numéro de série 08/253.893, déposé le 31 mai 1994. L'objet de l'invention connexe citée ci-dessus sera incorporé ci-après, en référence à celle-ci, dans la description de la présente invention. Domaine technique La présente invention concerne généralement les systèmes de reconnaissance de formes et, plus précisément, un procédé et système pour dériver un ensemble de vecteurs d'adaptation exploitables avec un système de reconnaissance de formes. Arrière-plan technologique de l'invention Les systèmes de reconnaissance de formes sont utiles dans une grande diversité de domaines technologiques, tels que la classification d'images, la reconnaissance et poursuite de cibles la surveillance par sonar ou radar, les diagnostics médicaux, la reconnaissance de la parole et de l'écriture manuscrite. De façon générale, un système de reconnaissance de formes est un dispositif employé pour classifier des mesures (également désignées sous le nom de caractéristiques) qui représentent un ensemble de formes. La structure d'un système de reconnaissance comporte typiquement un capteur pour collecter des données sur les formes, un mécanisme d'extraction de caractéristiques, et un algorithme de classification. Pour des éléments de base sur les systèmes de reconnaissance de formes en général, se reporter à l'ouvrage "Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches", (Reconnaissance de formes: Approches statistiques, structurelles et neuronales), R. Schalkoff, Wiley & Sons, 1992. En ce qui concerne les composants d'un système de reconnaissance traditionnel, le mécanisme d'extraction de caractéristiques applique un algorithme d'extraction aux données de formes pour produire un ensemble de caractéristiques. En général, les caractéristiques correspondent à toute mesure pouvant être extraite employée par le système. Les caractéristiques peuvent être symboliques, numériques, ou les deux. Un exemple d'une caractéristique symbolique est la couleur; parmi les exemples de caractéristiques numériques on dénomme notamment la durée et la vitesse. Du point de vue géométrique, les caractéristiques peuvent être disposées en un vecteur de caractéristiques à n dimensions x, o xl, x2,..., xn sont des éléments de x, représentant chacun une caractéristique différente. Cette disposition a comme résultat un espace de caractéristiques multidimensionnel. Lorsque n > 2, cet espace est typiquement désigné sous le nom d'hyperespace. Si chaque caractéristique est un nombre réel non contraint, l'espace de caractéristiques est représenté n par Rn. Cependant, l'espace de caractéristiques est n typiquement restreint à un sous-espace de Rn. L'extraction de caractéristiques a comme résultat une représentation des données de formes qui caractérise les attributs pertinents de celles- ci. On peut la considérer comme une procédure de réduction des données qui conserve les caractéristiques essentielles des données de formes tout en éliminant les perturbations indésirables des caractéristiques non pertinentes. Ceci facilite à son tour le processus de prise de décision par l'algorithme de classification. L'algorithme de classification affecte les données de formes à une ou plusieurs classes prédéfinies en fonction des caractéristiques extraites. Une classe est un ensemble de formes possédant certains traits ou attributs en commun. Par exemple, des échantillons de représentations manuscrites de la lettre E pourraient appartenir à la même classe. La tâche d'un algorithme de classification consiste à partitionner l'espace de caractéristiques associé au système de reconnaissance en des régions distinctes pour chaque classe. La frontière de chaque région de classe est désignée sous le nom de frontière de décision. Lorsque n > 3, la frontière est un hyperplan. Une fonction discriminante est une équation mathématique qui est employée pour définir les frontières entre des régions de classe. Les fonctions discriminantes traditionnelles comportent notamment les fonctions discriminantes linéaires, quadratiques, et gaussiennes. La détermination précise des régions de classe a toujours constitué une gageure dans le domaine de la reconnaissance de formes. Un problème fondamental à résoudre par l'algorithme de classification consiste à distinguer les frontières des régions de classe avec précision. Typiquement, un algorithme de classification ou classificateur (un dispositif qui met en oeuvre l'algorithme) établit ces frontières en fonction d'informations connues, c'est à dire des ensembles d'adaptation. Les systèmes de reconnaissance de formes ont deux modes de fonctionnement: un mode d'adaptation et un mode de reconnaissance. Lors du mode d'adaptation, la "connaissance" de classes de formes est introduite dans l'algorithme de classification. Le mode d'adaptation emploie des exemples représentatifs des types de formes qui seront rencontrées lors de l'application réelle du système. Le terme apprentissage supervisé se rapporte à un mode d'adaptation dans lequel, les exemples comportent notamment des labels de classe respectifs. Fondamentalement, si l'on prévoit suffisamment d'exemples des formes comprises dans les classes à reconnaitre, le mode d'adaptation doit être capable de caractériser correctement les propriétés des classes de façon à ce que les formes inconnues puissent être classifiées de manière fiable et répétable parmi lesdites classes lors du mode de reconnaissance. Cependant, les techniques d'adaptation antérieures ne produisent pas de classificateurs fiables pour plusieurs types de formes. De plus, ces techniques sont généralement répétitives et exigent des sessions d'adaptation très longues. A titre d'exemple, les systèmes de reconnaissance qui se servent de réseaux neuronaux en tant que classificateurs emploient typiquement des techniques d'adaptation fondées sur la rétro-propagation. Les techniques de rétro-propagation exigent des sessions d'adaptation répétitives et très longues qui fournissent souvent des classificateurs peu fiables. Par conséquent, il existe un besoin pour une technique d'adaptation qui augmente la précision et la fiabilité des classificateurs dans un système de reconnaissance de formes. Brève description des dessins L'invention est clairement précisée dans les revendications annexées. Cependant, d'autres caractéristiques de l'invention ressortiront plus clairement à la lecture de la description détaillée ci- après, faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels: La figure 1 est un organigramme représentant un procédé de sélection de vecteurs d'adaptation selon un premier mode de réalisation de la présente invention. La figure 2 est un organigramme représentant un procédé de génération d'une fonction discriminante polynomiale selon un deuxième mode de réalisation de la présente invention. La figure 3 est un organigramme représentant un procédé de groupage d'exemples de signaux qui peut être employé dans les procédés des figures 1 et 2. La figure 4 est une représentation graphique d'un exemple d'espace présentant un groupe chevauchant. La figure 5 illustre un exemple du résultat de l'application d'un mode de réalisation de la présente invention à l'exemple d'espace de la figure 4. La figure 6 est un schéma fonctionnel d'un système pour sélectionner des vecteurs d'adaptation selon un troisième mode de réalisation de la présente invention. La figure 7 illustre un système qui peut incorporer un mode de réalisation de la présente invention. La figure 8 est un schéma fonctionnel détaillé de l'ordinateur représenté sur la figure 7. Description détaillée d'un mode de réalisation préféré Un avantage de la présente invention consiste à prévoir un procédé et système pour sélectionner des vecteurs d'adaptation qui augmentent la fidélité d'un ensemble d'adaptation et améliorent par conséquent la fiabilité d'un système de reconnaissance de formes associé. Un autre avantage de la présente invention consiste à prévoir un procédé et système qui améliorent la précision des classificateurs d'un système de reconnaissance sans adaptation répétitive. Un avantage supplémentaire de la présente invention consiste à prévoir un procédé de sélection de vecteurs d'adaptation qui est facilement mis en oeuvre sous forme d'un logiciel exécutable sur un ordinateur universel. La figure 1 est un organigramme représentant un procédé de sélection de vecteurs d'adaptation selon un premier mode de réalisation de la présente invention. Un ordinateur numérique peut être programmé pour mettre en oeuvre le procédé. Les vecteurs d'adaptation, ainsi que tous les autres signaux mentionnés ci-après, peuvent se présenter sous la forme de n'importe quel type de signal électrique ou optique. Dans le pavé 20, une pluralité d'exemples de signaux est reçue. Ces signaux sont de préférence des mots numériques représentant des vecteurs de caractéristiques provenant de différentes classes au sein d'un exemple d'espace. De plus, chaque exemple de signal comporte un label de classe. L'exemple d'espace est un espace de caractéristiques associé au système de reconnaissance de formes pour lequel les vecteurs d'adaptation doivent être sélectionnés. Dans le pavé 22, une pluralité de groupes est définie. Chaque groupe comporte un label de classe et un identificateur qui indique l'emplacement du groupe dans l'exemple d'espace. De préférence, l'identificateur d'emplacement représente le centre du groupe. Les groupes sont définis de sorte que chaque groupe corresponde à des formes provenant de la même classe qui sont extrêmement similaires par rapport à une mesure de dissimilitude de formes spécifique. La mesure peut être fondée sur les distances spectrales ou euclidiennes entre des exemples de signaux. En se servant de la distance, les groupes peuvent être établis en limitant chacun des groupes à une distance intra- groupe qui est inférieure à un seuil de distance prédétermine. Dans le pavé 24, les exemples de signaux sont affectés aux groupes en fonction des distances groupe- exemple. De préférence, chaque exemple de signal est affecté au centre du groupe le plus proche en exécutant une recherche du voisin le plus proche entre les centres des groupes et les exemples de signaux. Ceci a comme résultat une pluralité de groupes peuplés d'exemples de signaux. Certains de ces groupes peuvent comporter des exemples de signaux provenant de classes différentes. Un exemple de signal possédant un label de classe qui diffère de celui de son groupe affecté est désigné sous le nom d'exemple de signal chevauchant. Ensuite, dans le pavé de décision 26, un contrôle est réalisé pour déterminer si au moins une des frontières de décision de classe requière une définition plus approfondie. Si une définition plus approfondie est requise, le nombre de groupes est augmenté (pavé 28) en définissant des nouveaux groupes. La procédure revient ensuite à l'étape représentée dans le pavé 24 pour réaffecter les exemples de signaux à l'ensemble élargi de groupes. Par contre, si une définition approfondie n'est pas nécessaire, le procédé passe au pavé 30. Dans le pavé 30, les exemples de signaux provenant de chacun des groupes sont échantillonnés pour sélectionner les vecteurs d'adaptation. Bien que l'échantillonnage puisse sélectionner différentes quantités de signaux dans les groupes, il est préférable de réaliser un échantillonnage uniforme des groupes. En prenant un nombre égal d'exemples de signaux dans chaque groupe, un ensemble de vecteurs d'adaptation est constitué qui est biaisé de façon à comporter plus d'exemples dans des zones o les frontières de décision entre classes requièrent une définition approfondie. Ceci améliore sensiblement la fiabilité des classificateurs de formes du fait que leur adaptation fera ressortir la distinction entre des classes qui, dans le cas contraire, seraient facilement confondues. En référence à l'étape représentée dans le pavé 22, la pluralité d'exemples de signaux comprise dans chacune des classes peut être groupée en employant un algorithme de groupage à moyenne K de façon à produire une pluralité de centres de groupes. Selon une autre possibilité, les exemples de signaux peuvent être groupés en employant un algorithme à fractionnement binaire. Ces algorithmes sont décrits dans l'ouvrage "Fundamentals of Speech Recognition", Notions fondamentales de la reconnaissance de la parole, L. Rabiner, B.H. Juang, Prentice-Hall, 1993, p. 125-128, l'objet de cet ouvrage étant incorporé ci-après en référence à celui-ci. En référence au pavé 26, il existe plusieurs techniques pour déterminer si le nombre de groupes doit être augmenté ou non. Selon une technique préférée, le procédé vérifie si un des groupes comporte une quantité d'exemples de signaux chevauchants qui dépasse un seuil de chevauchement. Le seuil est un nombre entier supérieur à zéro. Si le seuil est dépassé, le nombre de groupes est augmenté (pavé 28) et la procédure revient au pavé 24. Sinon, le procédé passe au pavé 30. Avec une deuxième technique, la détermination est réalisée en fonction du nombre de signaux chevauchants et des tailles de groupe. Une taille de groupe correspond au nombre d'exemples de signaux dans un groupe peuplé. Si la taille d'un groupe et la quantité de signaux chevauchants qu'il contient dépassent des valeurs minimales admissibles, le procédé passe au pavé 30. Sinon, les exemples de signaux du groupe sont exclus des itérations ultérieures des étapes pour augmenter le nombre de groupes et réaffecter des exemples (pavés 24 à 28). Avec une troisième technique, la détermination est fondée sur un rapport entre les distances intra-groupe et intergroupe. Typiquement, la distance intergroupe est la distance entre les centres des groupes. Le procédé répète les étapes des pavés 24 à 28 jusqu'à ce que le rapport diminue à un niveau acceptable ou qu'un nombre maximal d'itérations ait été réalisé. En référence au pavé 28, il est préférable d'augmenter le nombre de groupes dans les classes qui comportent des exemples chevauchants. Ceci peut être réalisé en groupant arbitrairement les exemples de signaux chevauchants en un ou plusieurs groupes supplémentaires et en employant ensuite une technique, telle qu'un algorithme à moyenne K ou à fractionnement binaire, pour déterminer les identificateurs d'emplacement de groupe. En basant les groupes supplémentaires sur des exemples chevauchants, le procédé produira un ensemble de vecteurs d'adaptation faisant ressortir les frontières de décision qui requièrent une définition approfondie. Le procédé de la figure 1 comporte en option une étape (non représentée) qui détermine si les classes représentées par les exemples de signaux sont raisonnablement séparables. Par exemple, si deux classes présentent un chevauchement important, c'est-à-dire qu'elles ne sont pas raisonnablement séparables, le procédé peut tenter en option d'augmenter la séparabilité des classes avant de passer aux pavés 22 à 30. La séparabilité des classes peut être augmentée en modifiant ou en augmentant les dimensions de l'espace de caractéristiques. La figure 2 est un organigramme représentant un procédé de génération d'une fonction discriminante polynomiale selon un deuxième mode de réalisation de la présente invention. Une fonction discriminante polynomiale est préférable du fait qu'elle peut être "adaptée" à des frontières de décision modèles sans nécessiter des sessions d'adaptation répétitives et très longues. La fonction discriminante est ensuite incorporée dans un classificateur de système de reconnaissance. Les étapes représentées dans les pavés 20 à 30 correspondent directement à ceux décrits en référence à la figure 1. Dans le pavé 34, une fonction discriminante polynomiale est adaptée aux vecteurs d'adaptation. Bien que plusieurs différentes techniques puissent être employées pour adapter la fonction discriminante aux vecteurs, une technique d'estimation des plus petits carrés est employée de préférence pour calculer des coefficients polynomiaux. La fonction discriminante est adaptée essentiellement en calculant ces coefficients. La fonction discriminante polynomiale est adaptée à l'ensemble de vecteurs d'adaptation représentant des exemples provenant d'un espace de caractéristiques à n dimensions. Si le nombre de termes du polynôme est égal au nombre d'exemples, une technique d'inversion de matrice peut être employée pour résoudre la valeur de chaque coefficient. Si le nombre de termes n'est pas égal au nombre d'exemples, une technique d'estimation des plus petits carrés est employée pour résoudre la valeur de chaque coefficient. Les techniques d'estimation des plus petits carrés pouvant être employées comprennent notamment la méthode des plus petits carrés, la méthode itérative des plus petits carrés, l'algorithme pseudo- inverse, le filtre de Kalman, l'algorithme de maximum de vraisemblance, l'estimation Bayesienne, et similaire. La fonction discriminante est fondée sur un polynôme représenté par: n m y:=2, [ H xJgj,] t=0 j=O (1) Dans l'équation 1, xj représente les caractéristiques; y représente le signal de sortie de la fonction discriminante; wi représente un coefficient; gji représente un exposant; et i, j, m et n sont des nombres entiers. De préférence, la fonction discriminante est un polynôme de deuxième ordre présentant la forme suivante: n n n y:ao + bx, + 'Cjx1x 3,=,0I={),=\)' (2) Dans l'équation 2, aO représente un coefficient d'ordre zéro, bi représente un coefficient de premier ordre, et cij représente un coefficient de deuxième ordre, xi et xj représentent des éléments d'un vecteur de caractéristiques à n dimensions, y représente le signal de sortie de la fonction discriminante, et i, j, m et n sont des nombres entiers. Dans plusieurs autres modes de réalisation de la présente invention, la fonction discriminante peut être fondée sur une fonction orthogonale, par exemple sinusoïdale, cosinusoïdale, exponentielle/logarithmique, transformation de Fourier, polynôme de Legendre, une fonction non linéaire de base telle qu'une fonction Volterra ou une fonction radiale de base, ou similaire, ou une combinaison de polynômes et de fonctions orthogonales. La figure 3 est un organigramme représentant un procédé de groupage d'exemples de signaux qui peut être employé dans les procédés des figures 1 et 2. Ce procédé génère des centres qui peuvent être employés pour identifier les emplacements des groupes dans l'exemple d'espace. Le procédé de la figure 3 est fondé sur un algorithme de groupage à moyenne K, également désigné sous le nom d'algorithme de Lloyd généralisé. Cependant, contrairement à l'algorithme à moyenne K, le procédé de la figure 3 incrémente de façon itérative le nombre de centres de groupes jusqu'à ce que les distances intra- groupe diminuent au-dessous d'un seuil prédéfini. Dans le pavé 40, les centres des groupes sont initialisés en choisissant arbitrairement un ensemble d'exemples de signaux en tant que centres. Ensuite, dans le pavé 42, une recherche du voisin le plus proche est exécutée pour affecter chacun des exemples de signaux à un groupe le plus proche. La recherche est exécutée pour chaque signal en comparant les différentes distances entre chaque centre de groupe et le signal. Dans le pavé 44, les centres de groupes sont mis à jour. Ceci est réalisé en calculant un nouveau centre en fonction des exemples de signaux affectés au centre dans le pavé 42. Dans le pavé 46, la distance intra-groupe est calculée pour chaque groupe. La distance intra-groupe est de préférence la distance moyenne entre le centre et les exemples de signaux affectés à celui-ci. Dans le pavé de décision 48, un contrôle est réalisé pour déterminer si les distances des groupes sont inférieures à un seuil prédéfini. La moyenne des distances intra-groupe, la distance intra- groupe maximale, ou la distance intergroupe peuvent être employées pour cette comparaison. La distance intergroupe peut être fondée sur la distance entre les centres des groupes. Le seuil peut avoir une valeur fixe ou varier entre différentes itérations des étapes du procédé. Si le seuil n'est pas dépassé, le procédé se termine et les centres actuels sont employés pour définir les emplacements des groupes. Sinon, le procédé passe au pavé 50. Dans le pavé 50, le nombre de centres de groupes est augmenté en sélectionnant un ou plusieurs exemples de signaux pour représenter des centres supplémentaires. Le procédé revient au pavé 42. Les étapes des pavés 42 à 50 peuvent être répétées jusqu'à ce que les distances intra- groupe diminuent au-dessous du seuil ou que le nombre d'itérations dépasse une limite prédéfinie. En option, le procédé peut comporter une étape qui compare le taux de convergence des distances des groupes pour déterminer si les étapes du procédé doivent être répétées ou non. La figure 4 est une représentation graphique d'un exemple d'espace qui comporte des signaux chevauchants. Un exemple d'espace à deux dimensions est représenté pour des raisons de clarté. Deux classes de formes sont représentées: une classe x et une classe o. Les membres des classes sont identifiés dans l'exemple d'espace par leurs symboles respectifs. L'exemple d'espace de la figure 4 peut être considéré comme une représentation d'un espace de caractéristiques après une première itération des étapes du procédé correspondant aux étapes 20 à 24. Trois groupes 30 à 63 et leurs centres respectifs 64 à 66 ont été définis. Une première frontière de décision 74 est choisie arbitrairement pour séparer les groupes en fonction de leur classe. Le premier groupe 60 représente une sous-région de l'espace de caractéristiques de classe o, tandis que le deuxième et troisième groupes 61 et 63 représentent des sous-régions dans l'espace de caractéristiques de classe x. Le premier groupe 60 comporte des exemples de signaux chevauchants, c'est-à- dire des exemples de formes de classe x. Par conséquent, si un classificateur met en oeuvre la première frontière de décision 67, il est susceptible de classifier des formes x incorrectement en tant que formes o. La figure 5 illustre à titre d'exemple un résultat d'une application itérative des étapes des pavés 24 à 28 à l'exemple d'espace de la figure 4. Un groupe supplémentaire 72 et son centre 73 sont définis. Dans cet exemple, le groupe supplémentaire 72 comporte les exemples de signaux chevauchants. Une frontière de décision rectifiée 75 peut alors être choisie pour séparer les groupes en fonction de leur classe. Dans ce cas, la frontière de décision 75 sépare les classes de façon fiable, ce qui réduit la possibilité d'une classification incorrecte des formes. La figure 6 est un schéma fonctionnel d'un système pour sélectionner des vecteurs d'adaptation selon un troisième mode de réalisation de la présente invention. Le système informatisé comporte une interface d'entrée , un processeur de groupes 92, une trieuse 94, un comparateur 96, un sélecteur 98, et un moyen de régression 100. Le système peut être mis en oeuvre sous forme d'un circuit logique spécialisé ou d'une combinaison de circuits spécialisés et d'un microprocesseur exécutant un programme informatique. L'interface d'entrée 90 reçoit les exemples de signaux décrits en référence au pavé 20. L'interface d'entrée 90 peut comporter un circuit d'interface de bus ou des sous-programmes logiciels pour transférer des données vers le système. Le processeur de groupes 92 définit la pluralité de groupes décrite en référence à la figure 1 en fonction de l'exemple de signal qu'il reçoit de l'interface d'entrée 90. La trieuse 94 affecte les exemples de signaux aux groupes en fonction d'une pluralité de distances groupe- exemple. La trieuse 94 réaffecte les exemples de signaux aux groupes en réponse à une augmentation du nombre de groupes par le comparateur. Le comparateur 96 détermine si un des groupes comportant des exemples de signaux chevauchants dépasse un seuil de chevauchement. Si le seuil est dépassé, le comparateur augmente le nombre de groupes associés aux exemples de signaux chevauchants. Le sélecteur 98 sélectionne les vecteurs d'adaptation à travers un échantillonnage uniforme d'exemples de signaux dans chaque groupe. Le moyen de régression 100 adapte un polynôme aux vecteurs d'adaptation en employant une estimation des plus petits carrés. La figure 7 illustre un système qui peut incorporer un mode de réalisation de la présente invention, tel ceux représentés sur les figures 1, 2 et 6. Le système comporte un ordinateur 110 et un système de reconnaissance de formes 112. N'importe lequel des procédés représentés sur les figures 1 et 2 peut être mis en oeuvre sous forme d'étapes dans un programme informatique exécutable par l'ordinateur 110. Lorsqu'il exécute un tel programme informatique, l'ordinateur 110 communique les résultats produits par le procédé respectif (vecteurs d'adaptation sélectionnés ou coefficients polynomiaux) au système de reconnaissance de formes 112. De préférence, le système de reconnaissance de formes 112 est connecté à l'ordinateur 110 de façon amovible. Dans le cas o l'ordinateur 110 produit des vecteurs d'adaptation, le système de reconnaissance de formes 112 passe en mode d'adaptation lorsqu'il reçoit ces vecteurs. Une fois que l'adaptation à l'aide des vecteurs est terminée, le système de reconnaissance de formes peut passer en mode de reconnaissance. En produisant des coefficients de fonctions discriminantes, l'ordinateur 110 permet au système de reconnaissance de formes 112 de passer directement en mode de reconnaissance sans exécuter préalablement le mode d'adaptation. Ceci peut simplifier le système de reconnaissance de formes 112. La figure 8 est un schéma fonctionnel détaillé de l'ordinateur 110 représenté sur la figure 7. L'ordinateur est un ordinateur universel qui comporte une unité centrale (UC) 120, une mémoire 122, un bus de processeur 124, une interface périphérique 126, un bus périphérique 128, et une mémoire de grande capacité 130. L'UC 120 exécute des programmes qui sont stockés soit dans la mémoire 122, soit dans la mémoire de grande capacité 130. Les échanges de données entre l'UC 120, la mémoire 122, et l'interface périphérique 126 ont lieu à travers un bus de processeur 124. L'interface périphérique 126 comporte des circuits pour l'échange de données entre les dispositifs connectés au bus de processeur 124 et les dispositifs connectés au bus périphérique128. En général, le bus de processeur 124 fonctionne à des vitesses plus élevées que le bus périphérique 128. La mémoire de grande capacité 130 peut être n'importe quel dispositif pour stocker des données consultables par un ordinateur, tel une unité de disques, un dérouleur de bande, ou un circuit de mémoire. Un programme informatique qui comporte les étapes du procédé représentées sur les figures 1 et 2 peut être stocké soit dans la mémoire 122, soit dans la mémoire de grande capacité 130. Un tel programme peut être exécuté par l'UC 120. Le système représenté sur la figure 6 peut être mis en oeuvre dans l'ordinateur 110 sous forme de n'importe quelle combinaison de composants logiciels et matériels. Par exemple, les éléments 90 à 100 du système peuvent être mis en oeuvre dans un circuit intégré spécifique à une application (ASIC) ou dans une carte à circuits spécialisée possédant des circuits logiques discrets. Un tel circuit spécifique ou carte à circuits peut être relié(e) soit au bus de processeur 124, soit au bus périphérique 128. De préférence, le système de reconnaissance de formes 112 est connecté au bus périphérique 128. Cependant, le système de reconnaissance de formes 112 peut être connecté en option au bus de processeur 124. Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, les étapes du procédé représentées sur la figure 1 ou 2 et le système de reconnaissance de formes 112 sont mises en oeuvre sous forme de sous- programmes dans un programme informatique qui peut être stocké dans la mémoire 122 ou dans la mémoire de grande capacité 130 et exécuté par l'UC 120. Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, le procédé et système de sélection de vecteurs d'adaptation ou de génération de coefficients discriminants est mis en oeuvre sous forme d'un article de fabrication. L'article de fabrication comporte une mémoire consultable par ordinateur permettant de commander un ordinateur pour sélectionner des vecteurs d'adaptation pour un système de reconnaissance de formes. L'article de fabrication est produit en stockant un programme informatique dans la mémoire consultable par ordinateur, ce programme informatique comportant n'importe lequel des procédés décrits en référence aux figures 1 et 2. La mémoire consultable par ordinateur peut être n'importe quel moyen pour stocker un programme informatique, y compris le circuit de mémoire 122, la mémoire de grande capacité 130, ou un CD-ROM, unité de disque dur, disquette, mémoire morte ou mémoire vive. Pour résumer, on a décrit ci-dessus le principe, ainsi qu'un mode de réalisation préféré, d'un procédé et système pouvant être employé pour sélectionner des vecteurs d'adaptation ou produire des coefficients de fonctions discriminantes. Du fait que les modes de réalisation du procédé et système tels que décrits ci- dessus utilisent des techniques de groupage pour biaiser des ensembles de vecteurs d'adaptation, ils peuvent améliorer la fiabilité des classificateurs dans un système de reconnaissance de formes. De plus, un mode de réalisation du procédé et système de la présente invention prévoit une technique pour produire des fonctions discriminantes polynomiales. Des telles fonctions discriminantes peuvent être produites en employant une méthode des plus petits carrés qui ne requière pas des sessions d'adaptation répétitives. Bien que des modes de réalisation spécifiques de la présente invention aient été représentés et décrits, les spécialistes de la technique comprendront que l'invention décrite puisse être modifiée de nombreuses façons et donner lieu à plusieurs modes de réalisation autres que la forme spécifique exposée et décrite ci-dessus. Par conséquent, il est prévu que les revendications annexées couvrent toutes les modifications de l'invention qui font partie du véritable esprit et cadre de l'invention. REVEND I CATIONS 1. Dans un ordinateur, procédé de sélection d'une pluralité de vecteurs d'adaptation pour un système de reconnaissance de formes, le procédé comprenant les étapes consistant à: recevoir une pluralité d'exemples de signaux représentant une pluralité de classes dans un exemple d'espace, chaque exemple de signal étant associé à une classe respective; générer une pluralité de centres de groupes en appliquant un algorithme de groupage à moyenne K aux exemples de signaux, chaque centre de groupe correspondant à une des classes; affecter chacun de la pluralité d'exemples de signaux au centre le plus proche parmi la pluralité de centres de groupes en exécutant une recherche du voisin le plus proche entre la pluralité de centres de groupes et la pluralité d'exemples de signaux, produisant ainsi une pluralité de groupes; déterminer si au moins un des groupes comporte une quantité d'exemples de signaux chevauchants qui dépasse un seuil de chevauchement et, si c'est le cas, augmenter le nombre de centres de groupes et répéter le pas d'affectation; et sélectionner la pluralité de vecteurs d'adaptation au moyen d'un échantillonnage uniforme de la pluralité d'exemples de signaux dans chacun de la pluralité de groupes. 2. Procédé selon la revendication 1, o l'étape de génération comporte la sous-étape consistant à appliquer un algorithme de fractionnement binaire à la pluralité d'exemples de signaux. 3. Procédé selon la revendication 1, o l'étape de détermination comporte la sous-étape consistant à définir au moins un centre de groupe supplémentaire en fonction d'une pluralité d'exemples de signaux chevauchants. 4. Procédé selon la revendication 1, o l'étape de détermination comporte la sous-étape consistant à employer un algorithme à moyenne K pour augmenter le nombre de centres de groupes. 5. Procédé selon la revendication 1, pour générer une pluralité de coefficients de fonctions discriminantes pouvant être employés par le système de reconnaissance de formes, le procédé comprenant en outre l'étape consistant à adapter une expansion polynomiale à la pluralité de vecteurs d'adaptation en employant une estimation des plus petits carrés. 6. Système informatisé pour sélectionner une pluralité de vecteurs d'adaptation pour un système de reconnaissance de formes, comprenant: un moyen d'interface pour recevoir une pluralité d'exemples de signaux représentant une pluralité de classes dans un exemple d'espace, chaque exemple de signal étant associé à une classe respective; un moyen de groupage, associé fonctionnellement au moyen d'interface, pour définir une pluralité de groupes, chaque groupe étant associé à une des classes; un moyen d'affectation, associé fonctionnellement au moyen de groupage, pour affecter la pluralité d'exemples de signaux à la pluralité de groupes en fonction d'une pluralité de distances groupe- exemple; un moyen d'incrémentation, associé fonctionnellement au moyen d'affectation, pour déterminer si au moins un des groupes comporte une quantité d'exemples de signaux chevauchants qui dépasse un seuil de chevauchement et, si c'est le cas, le moyen d'incrémentation augmente le nombre de groupes associés aux exemples de signaux chevauchants; et un moyen de sélection, associé fonctionnellement au moyen d'incrémentation, pour sélectionner la pluralité de vecteurs d'adaptation au moyen d'un échantillonnage uniforme de la pluralité d'exemples de signaux dans chacun des groupes; o le moyen d'affectation réaffecte la pluralité d'exemples de signaux à la pluralité de groupes en réponse à une augmentation du nombre de groupes par le moyen d'incrémentation. 7. Système informatisé selon la revendication 6, o le moyen d'affectation et le moyen d'incrémentation opèrent de manière coopérative jusqu'à ce que la quantité d'exemples de signaux chevauchants soit inférieure au seuil de chevauchement. 8. Système informatisé selon la revendication 6, o le moyen de groupage contraint chacun des groupes à une distance intra-groupe qui est inférieure à un seuil de distance. 9. Système informatisé selon la revendication 6, pour générer une pluralité de coefficients de fonctions discriminantes pouvant être employés par le système de reconnaissance de formes, comprenant en outre un moyen de régression pour adapter un polynôme à la pluralité de vecteurs d'adaptation en employant une estimation des plus petits carrés. 10. Système informatisé selon la revendication 9, o le polynôme se présente sous la forme suivante: n n n y=ao + lbx, + Y 'CjxCx; =0 î=0j=O o x représente au moins un élément d'un vecteur d'adaptation, i, j, m et n sont des nombres entiers, y représente un signal discriminant, aO représente un coefficient d'ordre zéro, bi représente un coefficient de5 premier ordre, et cij représente un coefficient de deuxième ordre.