Détection et sélection d'informations pertinentes: application à la reconnaissance de visages

Dans ce papier, nous proposons une extension de notre mesure de pertinence HVS (Heuristic for Variable Selection), baptisee eHVS. Cette extension concerne des architectures connexionnistes incorporant des connaissances a priori utilisees dans le domaine du traitement d'images. Notre objectif est d'une part d'optimiser la taille de ce type d'architectures et d'autre part de detecter et selectionner des zones discriminantes les plus pertinentes. L'utilisation de eHVS dans ce cas peut etre vu comme une optimisation de la connaissance a priori utilisee lors de la conception de ce type de systeme.