Introduction

Hippocampe est un logiciel de reconnaisance de formes. On dispose au départ d'un ensemble de formes, décrit dans un fichier .frm. Les formes sont par exemple des quadrominos (ensembles connexes de 4 pixels).
Le logiciel possède les deux modes suivants :

• Le mode sans focalisation
  Si la source est une image, éventuellement bruitée, comportant une seule forme dans une position quelconque (après rotations, symétries ou translation) : après une phase d'apprentissage lors de laquelle de nombreux cas sont présentés aux réseaux, avec la solution (environ 70% des cas possibles), le réseau est capable de généraliser et reconnaître toute forme, même bruitée, et dans n'importe quelle position.

• Le mode avec focalisation
  Si la source est une image, éventuellement bruitée, comportant plusieurs formes dans leur position standard (sans rotation ni symétrie), ainsi qu'une information de localisation sur un des quadrominos présents dans l'image : après apprentissage, le réseau doit être capable de reconnaître la forme désignée.

Le réseau de neurone est un perceptron multi-couche à une couche cachée, utilisé en apprentissage avec l'algorithme de rétro-propagation du gradient. L'entrée est constituée de l'image à analyser, chaque pixel étant codé sur un bit (1 : noir | 0 : blanc). Dans le cas de la focalisation, chaque pixel aura de plus une information de localisation (0 : non désigné | 1 : désigné)., ce qui double le nombre de neurones d'entrée.