Ce cours a pour objectif de présenter les outils de bases pour l'analyse statistique des données et leurs applications dans le domaine de la reconnaissance de formes. Il aborde les problèmes théoriques liés aux espaces de grandes dimensions tels que la réduction de dimensions, la modélisation et l'apprentissage. Ces aspects fondamentaux permettront d'étudier les techniques avancées de reconnaissance de visages, de gestes et plus généralement de 'patterns'.

Ce cours forme un complément pour Cybernétique, Recherche d'Information, Techniques d'Indexation et Data Mining.

Le cours se découpe en deux parties. La première établira un certain nombre d'outils de base pour l'analyse de données :

Rappel de probabilité et statistiques ;
Analyse en composantes principales, analyse factorielle, analyse discriminante ;
Modélisation statistique, mélange de Gaussienne, algorithmes EM ;
Séries temporelles, prédiction AR, modèles de Markov.

Dans une deuxième partie, nous étudierons des algorithmes avancés de reconnaissance de formes, avec un intérêt particulier pour la reconnaissance de visages et d'activités humaines.