Introduction

L'Accord.NET Framework est un cadre d'application d'apprentissage automatique (ML) pour .NET combiné à des bibliothèques de traitement audio et d'image entièrement écrites en C#. Il s'agit d'un cadre complet pour la création d'applications de vision par ordinateur (CV) de niveau production, d'audition par ordinateur, de traitement du signal et de statistiques, même à des fins commerciales. Un ensemble complet d'exemples d'applications fournit un démarrage rapide pour être opérationnel rapidement, et une documentation et un wiki complets aident à remplir les détails.

Voici les principales caractéristiques Accord.NET Framework :

• Large couverture d'algorithmes d'apprentissage automatique
• Classification et régression : Supporte des modèles tels que les Machines à Vecteurs de Support (SVM), les Réseaux de Neurones Artificiels, les Arbres de Décision, la Régression Logistique et Linéaire.
• Unité d'allocation : Fournit des algorithmes d'unité d'allocation comme K-means, K-medoids, et DBSCAN.
• Boosting et Bagging : Permet la création de modèles d'ensemble comme AdaBoost et Random Forests.
• Traitement d'image et vision par ordinateur
• Filtres d'image : Fournit des filtres de traitement d'image comme la transformation en ondelettes, la rectification stéréo, et la réduction des couleurs.
• Détection d'objets : Contient des algorithmes de détection d'objets (ex : méthode Viola-Jones pour la détection de visages) avec prise en charge des cascades Haar.
• Suivi d'objets : Algorithmes pour le suivi d'objets (exemple  : Camshift, segmentation par couleur).
• Traitement audio et analyse des signaux
• Génération de signaux : Capable de générer des signaux comme des sinusoïdes, des signaux carrés, et des impulsions.
• Filtrage : Filtres pour le traitement dans le domaine temporel et fréquentiel, tels que les filtres passe-bas et passe-haut.
• Détection de battements : Algorithmes de détection de battements dans les signaux audio.
• Analyse statistique et tests d'hypothèses
• Statistiques descriptives : Fournit des outils pour calculer des statistiques telles que la moyenne, la variance, et l'écart-type.
• Tests statistiques : Supporte plus de 30 tests d'hypothèses, y compris les tests ANOVA, les tests du Chi-carré, Z, F, et T.
• Distributions statistiques : Fournit une large gamme de distributions (Normale, Poisson, Cauchy, etc.) et des méthodes de simulation et d'estimation des paramètres.
• Support pour les méthodes de Kernel et les processus Bayésiens
• Kernels : Contient plus de 30 fonctions de kernel pour les SVM et autres méthodes basées sur les kernels.
• Naïve Bayes : Supporte des modèles bayésiens pour la classification et la densité probabiliste.
• Réseaux de neurones et apprentissage profond
• Réseaux de neurones artificiels (ANN) : Supporte les architectures de réseaux simples, multi-couches et des modèles de Boltzmann.
• Fonctions d'activation et algorithmes d'apprentissage : Inclut diverses fonctions d'activation (sigmoïde, tanh) et des algorithmes d'apprentissage comme Levenberg-Marquardt, RProp, et le backpropagation.
• Optimisation et résolutions numériques
• Optimisation : Fournit des classes pour l'optimisation, y compris les méthodes pour les problèmes contraints et non contraints (exemple : Conjugate Gradient, BFGS).
• Décompositions mathématiques : Supporte les décompositions QR, SVD, LU, et Cholesky.
• Interfaces graphiques et visualisations
• Graphiques et tracés : Capable de générer des graphiques pour visualiser des histogrammes, des diagrammes de dispersion, et des distributions.
• Contrôles UI : Fournit des contrôles pour visualiser des données telles que des images ou des flux vidéo.
• Interfaces avec des bibliothèques externes
• Intégration avec DirectShow et FFMPEG : Capture et manipulation de vidéos via DirectShow et FFMPEG.
• Kinect : Supporte l'utilisation des capteurs Kinect pour la capture vidéo et la détection de mouvements.
• Simplicité d'utilisation et flexibilité
• API unifiée : Offre une API cohérente et bien documentée pour toutes les fonctionnalités, ce qui facilite l'utilisation de différents algorithmes et techniques sans avoir à apprendre plusieurs bibliothèques.
• Extensibilité : Les utilisateurs peuvent créer leurs propres algorithmes ou extensions en s'appuyant sur les composantes de base.