Modèles du neurone biologique
Les modèles de neurones biologiques, également connus sous le nom de modèles de neurones à impulsion, sont des descriptions mathématiques des propriétés des neurones, un type de cellules du système nerveux qui génèrent des potentiels électriques d'une durée d'environ une milliseconde à travers leur membrane cellulaire. Ces potentiels électriques sont appelés potentiels d'action, pics ou impulsions (Figure 2). Les impulsions circulent le long de l'axone jusqu'aux synapses du neurone émetteur et sont transmises à de nombreux autres neurones. Les neurones à impulsions décrivant un des aspects majeur du système nerveux, ils sont considérés comme une unité fondamentale de traitement de l'information du système nerveux.
Détection de personnes
Les modèles discriminants cherchent à déterminer la meilleure frontière de décision permettant de trouver l'hyperplan optimal séparant les vecteurs positifs des vecteurs négatifs dans l'espace de représentation des vecteurs. Les machines à vecteurs de support font partie des modèles les plus employés et les plus efficaces dans ce domaine. Ils ont été utilisés pour la détection de personnes avec un noyau linéaire, des noyaux gaussiens ou polynomiaux. Un autre type de modèle discriminant très utilisé est la cascade de classifieurs boostés, construite comme dans la méthode de Viola et Jones. L'emploi d'un classifieur dans une structure en cascade permet d'obtenir des temps de détection très courts, les performances en détection dépendant des caractéristiques et des classifieurs faibles utilisés. Les réseaux de neurones peuvent également être employés, par exemple un perceptron multicouche modifié afin que les neurones cachés ne reçoivent leurs entrées que d'une région spatiale locale.