Dissertations / Theses on the topic 'Cartons Classification'

The differential geometry software package in Maple has the necessary tools and commands to automate the classification process for complex simple Lie algebras. The purpose of this thesis is to write the programs to complete the classification for real simple Lie algebras. This classification is difficult because the Cartan subalgebras are not all conjugate as they are in the complex case. For the process of the real classification, one must first identify a maximally noncompact Cartan subalgebra. The process of the Cayley transform is used to find this specific Cartan subalgebra. This Cartan subalgebra is used to find the simple roots for the given real simple Lie algebra. With this information, we can then create a Satake diagram. Then we match our given algebra's Satake diagram to a Satake diagram of a known algebra. The programs explained in this thesis complete this process of classification.

La thèse tente de rapprocher les méthodes statistiques et les méthodes neuronales. L'algorithme de kohonen som est explique dans le cadre du formalisme des nuées dynamiques. Ensuite une modélisation probabiliste des cartes topologiques est proposée avec un algorithme d'apprentissage non supervisé qui maximise le critère du maximum de vraisemblance

La quantite toujours croissante des donnees textuelles necessite un effort constant pour la mise au point de methodes de stockage et de consultation, afin que la totalite des informations conservees reste accessible simplement. C'est sur ce dernier point qu'ont porte les travaux effectues au cours de cette these. Le cds, centre de donnees astronomiques de strasbourg, est un laboratoire dont la vocation est d'organiser, regrouper et diffuser les differents types d'information en astronomie. Outre les donnees observationnelles sur les objets astronomiques, une quantite importante de publications (plus de 100. 000) sont enregistrees au cds. C'est une partie de ces donnees bibliographiques que nous avons utilisees pour la mise au point de la carte bibliographique. Notre systeme de recherche d'information, la carte bibliographique, est fonde sur les cartes auto-organisatrices (self organizing maps, som) : des reseaux de neurones qui permettent une classification spatiale bi-dimensionnelle d'un ensemble de donnees (une sorte de cartographie). Appliquees a un ensemble d'articles, les som permettent une organisation des documents telle que des articles de caracteristiques voisines (de sujets voisins) sont classes dans des zones proches et les themes generaux apparaissent dans des regions bien definies. Apres avoir recherche les parametres optimaux pour l'apprentissage des som, nous avons developpe une interface de consultation qui permet de visualiser la repartition des documents et de localiser les zones relatives a certains themes (requetes par mots-cles).

Une carte combinatoire est un modèle topologique qui permet de représenter les subdivisions de l'espace en cellules et les relations d'adjacences et d'incidences entre ces cellules en n dimensions. Cette structure de données est de plus en plus utilisée en traitement d'images, mais elle manque encore d'outils pour les analyser. Notre but est de définir de nouveaux outils pour les cartes combinatoires nD. Nous nous intéressons plus particulièrement à l'extraction de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes. Nous proposons deux signatures qui sont également des formes canoniques de cartes combinatoires. Ces signatures ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients. La première permet de décider de l'isomorphisme entre deux cartes en temps linéaire, en contrepartie le coût de stockage en mémoire est quadratique en la taille de la carte. La seconde signature a un coût de stockage en mémoire linéaire en la taille de la carte, cependant le temps de calcul de l'isomorphisme est quadratique. Elles sont utilisables à la fois pour des cartes connexes, non connexes, valuées ou non valuées. Ces signatures permettent de représenter une base de cartes combinatoires et de rechercher un élément de manière efficace. De plus, le temps de recherche ne dépend pas du nombre de cartes présent dans la base. Ensuite, nous formalisons le problème de recherche de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes combinatoires nD. Nous implémentons deux algorithmes pour résoudre ce problème. Le premier algorithme extrait les sous-cartes fréquentes par une approche en largeur tandis que le second utilise une approche en profondeur. Nous comparons les performances de ces deux algorithmes sur des bases de cartes synthétiques. Enfin, nous proposons d'utiliser les motifs fréquents dans une application de classification d'images. Chaque image est décrite par une carte qui est transformée en un vecteur représentant le nombre d'occurrences des motifs fréquents. À partir de ces vecteurs, nous utilisons des techniques classiques de classification définies sur les espaces vectoriels. Nous proposons des expérimentations en classification supervisée et non supervisée sur deux bases d'images.

Depuis une quinzaine d'années, l'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf) permet d'extraire de l'information sur le fonctionnement cérébral et particulièrement sur la localisation des processus cognitifs. L'information contenue par les acquisitions en IRMf est extraite à l'aide du modèle linéaire général et du processus d'inférence statistique. Bien que cette méthode dite « classique » ait permis de valider la plupart des modèles lésionnels de manière non invasive, elle souffre de certaines limites. Pour résoudre ce problème, différentes techniques d'analyse ont émergé et proposent une nouvelle façon d'interpréter les données de la neuroimagerie. Nous présentons deux nouvelles méthodes multivariées basées sur les cartes de Kohonen. Nos méthodes analysent les données IRMf avec le moins d'a priori possibles. En parallèle, nous tentons d'extraire de l'information sur les réseaux neuronaux impliqués dans les émotions. La première de ces méthodes s'intéresse à l'information de spécialisation fonctionnelle et la seconde à l'information de connectivité fonctionnelle. Nous présentons les résultats qui en découlent, puis chacune des méthodes est comparée à l'analyse dite classique en termes d'informations extraites. De plus, notre attention s'est focalisée sur la notion de valence émotionnelle et nous tentons d'établir l'existence d'un éventuel réseau partagé entre valence positive et valence négative. La constance de ce réseau est évaluée à la fois entre modalités perceptives et entre catégories de stimuli. Chacune des méthodes proposées permet de corroborer l'information recueillie par la méthode classique, en apportant de nouvelles informations sur les processus étudiés. Du point de vue des émotions, notre travail met en lumière un partage du réseau cérébral pour les va-lences négative et positive ainsi qu'une constance de cette information dans certaines régions cérébrales entre modalités perceptives et entre catégories
In the last fifteen years, functional magnetic resonance imaging (fMRI) have been used to extract information about cognitive processes location. The information contained in fMRI acquisitions is usually extracted using the general linear model coupled to the statistical inference process. Although this classical method has validated noninvasively most of the lesional models, it suffers from some limitations. To solve this problem, various analysis techniques have emerged and propose a new way of interpreting neuroimaging data. In this thesis, we present two multivariate methods to analyze fMRI data with the least possible a priori. In parallel, we are trying to extract information about brain emotion processing. The first method focuses on the brain functional specialization and the second method on the brain functional connectivity. After results presentation, each method is compared to the so-called classical analysis in terms of extracted information. In addition, emphasis was put on the concept of emotional valence. We try to establish the existence of a possible split between positive and negative valence networks. The consistency of the network is evaluated across both perceptual modalities and stimuli categories. Each of the proposed methods are as accurate as the conventional method and provide new highlights on the studied processes. From the perspective of emotions, our work highlights a shared brain network for positive and negative valences and a consistency of this information in some brain regions across both perceptual modalities and stimuli categories

Ce travail montre la possibilité d'utiliser des images issues d'un sonar latéral pour se repérer sur le fond marin. Nous prenons l'hypothèse que l'on évolue dans un environnement précédemment cartographié et par rapport auquel on va se repérer. La zone de recherche est de la centaine de mètre ou plus et les images peuvent avoir été acquises sous des caps différents. Nous décidons d'opérer en deux temps : extraction de données symboliques nommés "amers" puis appariements. Préalablement, nous présentons les différentes données. Une attention particulière est portée sur la physique des fonds marins, afin d'appréhender les divers types d'amers utilisables. Nous présentons également la problématique du recalage sonar, en terme de difficultés et de solutions proposées pour les résoudre. Une deuxième partie est consacrée au prétraitement des données : correction de la TVG par une normalisation en fonction de l'angle et de despecklelisation par un seuillage de décompositions en ondelettes. L'étape d'extraction des amers est réalisée par une classification/segmentation des données. Les amers sont constitués par des zones contenant les diverses classes de fonds marins et leurs frontières. Nous montrons l'intérêt d'utiliser des paramètres classifiant issus d'une décomposition par ondelettes de Gabor et de réaliser la classification par le plus proche voisin en plusieurs étapes. La dernière phase est celle du recalage, effectuée en deux niveaux principaux. Le premier est un recalage symbolique, où les résultats de la classification sont appariés de manière de plus en plus fine. Le deuxième est un recalage quantitatif, où des données issues directement des images sonar sont associées
This study deals with sea-floor localization problem by using sidescan sonar images. Here, we assume that the considered seafloor areas have previously been mapped. The size of each considered seafloor area is over a hundred square metres and the images can be recorded with different courses. A direct matching of theses images is obviously unacceptable. Therefore, we consider a two step method : extraction of symbolic data named “landmarks” and a matching process. Before these two steps, we begin by presenting the different data. We particularly focus on the physics of the seafloor, in order to grasp the different types of usable landmarks. We present also the problematic of sonar registration, both in terms of difficulties and proposed solutions to solve them. A second part is devoted to the preprocessing of the data : correction of the TVG (Time Varying Gain) by a normalization of the images according to the grazing angle and the despecklelisation by thresholding on wavelet decomposition. Concerning the landmark extraction, we apply a segmentation/classification of the data. Classifying parameters extracted from a Gabor wavelet decomposition are used to realize a classification by the nearest neighbour in several stages. The obtained landmarks contain different kinds of seafloor and their boundaries. The registration is achieved using mainly two steps. The first step is a symbolic registration, where the classification results are matched more an more accurately. The second one is a quantitative registration, where data, extracted directly from images, are matched

L'identification des ARN non codants (ARNncs) permet d'améliorer notre compréhension de la biologie.Actuellement, les fonctions biologiques d'une grande partie des ARNncs sont connues.Mais il reste d'autre classes à découvrir.L'identification et la classification des ARNncs n'est pas une tâche triviale.Elle dépend de plusieurs types de données hétérogènes (séquence, structure secondaire, interaction avec d'autres composants biologiques, etc.) et nécessite l'utilisation de méthode appropriées.Durant cette thèse, nous avons développé des méthodes basées sur les cartes auto-organisatrice (SOM).Les SOMs nous permettent analyser et de représenter les ARNncs par une carte où la topologie des données est conservée.Nous avons proposé un nouvel algorithme de SOM qui permet d'intégrer plusieurs sources de données sous forme numérique ou sous forme complexe (représenté par des noyaux).Ce nouvel algorithm que nous appelons MSSOM calcule une SOM pour chaque source de données et les combine à l'aide d'une SOM finale.MSSOM calcule pour chaque cluster la meilleur combinaison de sources.Nous avons par ailleurs développer une variante supervisée de SOM qui s'appelle SLSOM.SLSOM classifie les classes connues à l'aide d'un perceptron multicouche et de la sortie d'une SOM.SLSOM intègre également une option de rejet qui lui permet de rejeter les prédictions incertaines et d’identifier de nouvelles classes.Ces méthodes nous ont permis de développer deux nouveaux outils bioinformatique.Le premier est l'application d'une variante de SLSOM pour la discrimination entre les ARNs codants et non-codants.Cet outil que nous appelons IRSOM a été testé sur plusieurs espèce venant de différents règnes (plantes, animales, bactéries et champignons).A l'aide de caractéristique simples, nous avons montré que IRSOM permet de séparer les ARNs codants des non-codants.De plus, avec la visualisation de SOM et l'option de rejet nous avons pu identifier les ARNs ambiguë chez l'humain.Le second s'appelle CRSOM et permet de classifier les ARNncs en différentes sous-classes.CRSOM est une combinaison de MSSOM et SLSOM et utilise deux sources de données qui sont la fréquence des k-mers de séquence et un noyau Gaussien de structure secondaire utilisant la distance d'édition.Nous avons montrer que CRSOM obtient des performances comparable à l'outil de référence (nRC) sans rejet, et de meilleur résultats avec le rejet
The non-coding RNA (ncRNA) identification helps to improve our comprehension of biology. We know the biological functions for a majority of ncRNA classes. But, we don't know all the classes of ncRNAs. Besides, the identification of ncRNAs using computational methods is not a trivial task. The relevant features for each class of ncRNAs rely on multiple heterogeneous sources of data (sequences, secondary structure, interaction with other biological components, etc.). During this thesis, we developed methods relying on Self-Organizing Maps (SOM).The SOM is used to analyze and represent the ncRNAs by a map of clusters where the topology of the data is preserved.We proposed a new SOM version called MSSOM which can handle multiple sources of data composed of numerical data or complex data (represented by kernels). MSSOM combines data sources by using a SOM for each source and learns the weights of each source at the cluster level.We also proposed a supervised variant of SOM with rejection called SLSOM. SLSOM is able to identify and classify the known classes using multi layer perceptron and the output of a SOM.The rejection options associated to the output layer allow to reject the unreliable prediction and to identify the potential new classes.These methods lead to the development of bioinformatic tools.We applied a variant of SLSOM to the discrimination of coding and non-coding RNAs. This method called IRSOM has been evaluated on a wide range of species coming from different reigns (plants, animals, bacteria and fungi).By using a simple set of sequence features, we showed that IRSOM is able to separate the coding and non-coding RNAs efficiently.With the SOM visualization and the rejection option, we also highlighted and analyzed some ambiguous RNAs on the human. The second one is called CRSOM.CRSOM classify ncRNAs into sub classes by integrating two data sources which are the sequence k-mer frequencies and a Gaussian kernel using the edit distance. We show that CRSOM give comparable results with the reference tool (nRC) without reject and better results with the rejection option

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la classification automatique de données symboliques par des méthodes géométriques bio-inspirées, plus spécifiquement par les cartes auto-organisatrices. Nous mettons en place plusieurs algorithmes d'apprentissage des cartes auto-organisatrices pour classifier des données symboliques mixtes ainsi que des données de type intervalle et des données discrétisées. Plusieurs jeux de données symboliques simulées et réelles, dont deux construits dans le cadre de cette thèse, sont utilisés pour tester les méthodes proposées. En plus, nous proposons une carte auto-organisatrice pour les données discrétisées (binned data) dans le but d'accélérer l'apprentissage des cartes classiques et nous appliquons la méthode proposée à la segmentation d'images
This thesis concerns the clustering of symbolic data with bio-inspired geometric methods, more specifically with Self-Organizing Maps. We set up several learning algorithms for the self-organizing maps in order to cluster mixed-feature symbolic data as well as interval-valued data and binned data. Several simulated and real symbolic data sets, including two sets built as part of this thesis, are used to test the proposed methods. In addition, we propose a self-organizing map for binned data in order to accelerate the learning of standard maps, and we use the proposed method for image segmentation

Ce travail propose de nouveaux algorithmes de classification pour résoudre des problèmes d'analyse de données où des contraintes naturelles apparaissent : respect d'une topologie (cartes de Kohonen), données spatiales. Les mélanges finis de lois gaussiennes et l'estimation de paramètres par l'algorithme EM constituent le cadre de ce mémoire. Le modèle des cartes topologiques de Kohonen introduisant la notion de contrainte, nous nous sommes intéressés à montrer les liens qui existent entre cette approche et les modèles de mélanges. Cette recherche a abouti au développement de variantes de l'algorithme EM ayant des comportements identiques à l'algorithme de Kohonen et possédant de bonnes propriétés de convergence. Dans le cas des données spatiales, l'a priori suivant est considéré : deux individus géographiquement proches ont plus de chance d'appartenir à une même classe que deux individus éloignés. Des algorithmes originaux, basés sur l'algorithme EM, sont proposés pour prendre en compte l'aspect spatial des données. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour trouver une partition d'un ensemble d'individus localisés géographiquement, ce qui englobe la problématique de la segmentation d'image. Un parallèle entre les méthodes développées dans ce mémoire et les techniques markoviennes de segmentation bayésienne non supervisée d'image a été établi. Enfin, les méthodes présentées sont illustrées et comparées à l'aide d'applications concrètes
This thesis proposes new clustering algorithms well suited for data analysis problems where natural constraints appear: preservation of a topology, spatial data. Gaussian mixture models and the estimation of parameters by the EM algorithm constitute the background of the work. The Kohonen Map algorithm introduces the idea of constraint in clustering. We show the relationship between this neural approach and Gaussian mixture models. This leads us to propose a variant of the EM algorithm which has similar behaviour as the Kohonen algorithm and whose convergence is proven. When dealing with spatial data, we consider the following constraint: two objects which are neighbours are more likely to belong to the same class than two objects which are spatially far away. Original algorithms based on the EM algorithm are proposed for taking into account this spatial constraint. These algorithms may be used for seeking a partition of objects which have a geographical location. This encompasses the problem of unsupervised image segmentation. A theoretical link between our approach and Markov random field models is established. The proposed methods are compared and illustrated by means of applications based on real data

Ce travail étudie l'application de la classification supervisée pour la production de cartes d'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à haute résolution spatiale, spectrale, et temporelle. Sur ce problème, certaines classes, par exemple, les classes urbaines, dépendent plus du contexte des pixels que de leur contenu. L'enjeu de la thèse est la prise en compte du voisinage du pixel, pour améliorer la précision de ces classes. Cette recherche nous mène dans un premier temps à questionner la définition du voisinage, et à imaginer différentes formes. Ensuite, il s'agit de décrire le voisinage, c'est à dire de créer une représentation ou un modèle qui permette de reconnaître les classes ciblées. Les combinaisons de ces deux aspects sont évaluées sur deux jeux de données expérimentales, un sur de l'imagerie Sentinel-2, et un sur une image SPOT-7
This work studies the application of supervised classification for the production of land cover maps using time series of satellite images at high spatial, spectral, and temporal resolutions. On this problem, certain classes such as urban cover, depend more on the context of the pixel than its content. The issue of this Ph.D. work is therefore to take into account the neighborhood of the pixel, to improve the recognition rates of these classes. This research first leads to question the definition of the context, and to imagine different possible shapes for it. Then comes describing the context, that is to say to create a representation or a model that allows the target classes to be recognized. The combinations of these two aspects are evaluated on two experimental data sets, one on Sentinel-2 images, and the other on SPOT-7 images

La méthode d'équivalence de Cartan est un algorithme qui permet de décider si deux systèmes d'équations différentielles se déduisent l'un de l'autre par un difféomorphisme local pris dans un (pseudo)groupe de transformations donné. On montre que cette question se ramène à la classification locale des G-structures et donc au calcul d'un ensemble complet d'invariants de celles-ci. Bien que Elie Cartan ait traité, à partir de 1905, de nombreux exemples, cette méthode est restée très longtemps incomprise. Dans les années 50, deux élèves de Cartan (C. Erhesmann et S. S. Chem) en développant la théorie des espaces de jets et des G-structures donnèrent un fondement théorique pour une bonne partie des calculs effectués par Cartan. Plus récemment, R. Gardner, N. Kamran et P. Olver (voir livre "equivalence, invariants and symmetry") se sont attachés à dégager l'aspect algorithmique de la méthode de Cartan. L'implantation en MapIe proposée dans cette thèse permet de traiter des exemples restés hors de portée jusqu'à maintenant. Ainsi seront présentés:. Des résultats de classification des équations différentielles ordinaires du troisième ordre par des transformations de contact,. Des résultats de classification d'équations ordinaires du quatrième ordre ainsi que certains systèmes d'équations différentielles ordinaires,. L'étude d'un système aux dérivées partielles du second ordre complètement intégrable à une variable dépendante et n variables indépendantes sous l'action du groupe des transfonnations ponctuelles. Une optimisation essentielle du programme repose sur l'utilisation de dérivations ne commutant pas entre elles. Les problèmes d'équivalence sont également abordés en utilisant les techniques d'algèbre différentielle.

La télédétection de la couleur de l'océan représente un outil adapté à l'observation du phytoplancton avec des résolutions spatio-temporelles élevées et pouvant être adaptées à chaque cas d'étude. Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années afin de permettre la distinction de différents groupes de phytoplancton en utilisant les données des capteurs de la couleur de l'océan. Dans le cadre de cette thèse, on présente une nouvelle approche, appelée PHYSAT-SOM, qui se base sur l'application d'un algorithme de classification automatique non supervisée (SOM ou Self-Organizing Maps) à l'extraction de différentes formes et amplitudes de spectres d'anomalies de luminances (Ra ou Radiance Anomaly). Cette anomalie spectrale a été définie par Alvain et al. (2005), lors du développement de la méthode PHYSAT et il est actuellement admis que sa variabilité est reliée à celle de la composition des communautés phytoplanctoniques. L'utilisation des SOM vise à améliorer la caractérisation de la variabilité des Ra en termes de forme et amplitude ainsi que l'expansion du potentiel de leur utilisation à de grandes bases de données in situ de pigments. En considérant un même jeu de données de spectres de Ra, une comparaison entre la précédente version de PHYSAT et la nouvelle approche, basée sur SOM a montré qu'il est maintenant possible de couvrir toute la variabilité spectrale des Ra. Ceci n'était pas le cas avec l'ancienne approche du fait de l'utilisation de seuils, définis dans le but d'éviter les chevauchements entre les signatures spectrales des différents groupes de phytoplancton. La méthode basée sur SOM est pertinente pour caractériser une grande variété de spectres de Ra, de par sa capacité à gérer de grandes quantités de données et de sa fiabilité statistique. La première approche aurait pu, de ce fait, introduire des biais potentiels et donc, les possibilités de son extension à de plus grandes bases de données in situ étaient relativement restreintes. Par la suite, SOM a été utilisé pour classer les spectres de Ra fréquemment observés à l'échelle globale. Ces spectres ont ensuite été empiriquement reliés à différents groupes de phytoplancton, identifiés à partir de données in situ de pigments. Cette classification a été appliquée aux archives satellite du capteur SeaWiFS, permettant l'étude de la distribution globale de chaque groupe. Grâce à sa capacité à caractériser un large éventail de spectres de Ra et de gérer une plus grande base de données in situ, l'outil SOM permet de classer un nombre plus élevé de pixels (2x plus) que la précédente approche de PHYSAT. En outre, différentes signatures spectrales de Ra ont été associées aux diatomées. Ces signatures sont situées dans divers environnements où les propriétés optiques inhérentes affectant les spectres de Ra sont susceptibles d'être significativement différentes. Par ailleurs, les floraisons de diatomées dans certaines conditions sont plus clairement visibles avec la nouvelle méthode. La méthode PHYSAT-SOM offre ainsi plusieurs perspectives afin d'aller plus loin dans l'utilisation des données de la couleur de l'océan pour la détection des groupes de phytoplancton. On peut citer l'exemple d'une application future dans les eaux du Cas 2, moyennant une approche de normalisation adéquate du signal de luminances. Une étude préliminaire en Manche et Mer du Nord est présentée dans le dernier chapitre, montrant qu'il sera possible d'utiliser PHYSAT-SOM dans cet environnement optiquement complexe
Remote sensing of ocean color is a powerful tool for monitoring phytoplankton in the ocean with a high spatial and temporal resolution. Several methods were developed in the past years for detecting phytoplankton functional types from satellite observations. In this thesis, we present an automatic classification method, based on a neural network clustering algorithm, in order to classify the anomalies of water leaving radiances spectra (Ra), introduced in the PHYSAT method by Alvain et al. (2005) and analyze their variability at the global scale. The use of an unsupervised classification aims at improving the characterization of the spectral variability of Ra in terms of shape and amplitude as well as the expansion of its potential use to larger in situ datasets for global phytoplankton remote sensing. The Self-Organizing Map Algorithm (SOM) aggregates similar spectra into a reduced set of pertinent groups, allowing the characterization of the Ra variability, which is known to be linked with the phytoplankton community composition. Based on the same sample of Ra spectra, a comparison between the previous version of PHYSAT and the new one using SOM shows that is now possible to take into consideration all the types of spectra. This was not possible with the previous approach, based on thresholds, defined in order to avoid overlaps between the spectral signatures of each phytoplankton group. The SOM-based method is relevant for characterizing a wide variety of Ra spectra through its ability to handle large amounts of data, in addition to its statistical reliability compared to the previous PHYSAT. The former approach might have introduced potential biases and thus, its extension to larger databases was very restricted. In a second step, some new Ra spectra have been related to phytoplankton groups using collocated field pigments inventories from a large in situ database. Phytoplankton groups were identified based on biomarker pigments ratios thresholds taken from the literature. SOM was then applied to the global daily SeaWiFS imagery archive between 1997 and 2010. Global distributions of major phytoplankton groups were analyzed and validated against in situ data. Thanks to its ability to capture a wide range of spectra and to manage a larger in situ pigment dataset, the neural network tool allows to classify a much higher number of pixels (2 times more) than the previous PHYSAT method for the five phytoplankton groups taken into account in this study (Synechococcus-Like-Cyanobacteria, diatoms, Prochloroccus, Nanoeucaryots and Phaeocystis-like). In addition, different Ra spectral signatures have been associated to diatoms. These signatures are located in various environments where the inherent optical properties affecting the Ra spectra are likely to be significantly different. Local phenomena such as diatoms blooms in the upwelling regions or during climatic events(i.e. La Nina) are more clearly visible with the new method. The PHYSAT-SOM method provides several perspectives concerning the use of the ocean color remote sensing data for phytoplankton group identification, such as, the potential application of the method in Case 2 waters, using an appropriate nLw signal normalization approach. A preliminary case study in the English Channel and North Sea waters is presented in the last chapter of the thesis, showing the possibility of a future use of PHYSAT-SOM in these optically complex waters

Notre recherche porte sur la cartographie italienne de l’Océanie entre 1790 et 1850, mais en suivant son développement au travers des dialogues (et des conflits) entretenus avec les autres pays européens, et en particulier la France, et en liant intimement les discussions sur les premiers toponymes posés sur les cartes (les inventions de Oceania, Micronesia, Meganesia, Mondo Marittimo, etc.) avec les premières classifications des peuples énoncées par ces mêmes géographes qui voulaient ajouter aux noms géographiques des classifications permettant de distinguer les peuples, les variétés humaines, les « races » : Pinkerton, Malte-Brun, Walckenaer, Dumont d’Urville, Galanti, Balbi, Borghi, de Luca et Marmocchi. Trois parties se succèdent. Dans la première, nous observons le travail des géographes de cabinet en Angleterre et en France avant d’observer en détail les écoles italiennes. En contrepoint, nous observons les géographes qui furent navigateurs-explorateurs, en commençant avec l’Italie du 16e siècle, puis une revue rapide des tentatives qui furent faites pour nommer l’Océanie entière (la « cinquième partie du monde ») et ses régions. L’étude des écoles italiennes nous conduit dans les villes : Milan, Venise, Rome, Florence et Naples, leurs lieux d’échanges (académie, cabinet littéraires), en regardant aussi qui furent les grands éditeurs ou géographes-éditeurs. Nous terminerons cette première partie par une comparaison des théories proposées en France, Angleterre et Italie pour la classification des peuples, en général et en Océanie en particulier, selon que le type de discrimination choisi était les langues, les « nations » ou encore les « races ». La deuxième partie est consacrée aux relations entre géographes au niveau européen : les relations entretenues par les Italiens avec leurs voisins, surtout français et anglais, et parfois allemands, et nous observons la manière dont les savoirs se diffusent et sont discutés, avec Adriano Balbi comme fil d’Ariane : chronologie des publications, des dénominations, les cas particuliers des inventions d’Ulimaroa, Terres Océaniques, Notasie, puis les échanges sur les termes Océanique-Océanie, Mondo Marittimo et les choix de Balbi, la création italienne de Meganesia et de Micronesia, les discussions sur la classification des peuples, de Balbi à Dumont d’Urville, et la manière dont la plupart des écoles italiennes restent à l’écart du modèle de Dumont d’Urville pendant une vingtaine d’années. La troisième partie revient en détail sur les inventions et les appropriations des géographes italiens : la Meganesia, la Micronesia, le Mondo Marittimo. Cette observation montre l’imbrication extrême des dialogues, ou des conflits, entre nos géographes italiens et avec leurs voisins français et anglais. Elle nous conduit aussi, à propos de l’appropriation du terme « Micronésie », à regarder de bien plus près le rôle de Dumont d’Urville à cette époque, sa manière bien particulière d’imposer ses points de vue et d’écarter ceux des autres géographes, et l’on pourra mesurer, sans aucun doute quant aux motivations, à quel point sa fameuse carte de l’Océanie fut entièrement le produit d’une théorie sur les « races » et non une simple proposition cartographique. Cette clarification sera singulièrement renforcée par l’étude que nous ajoutons d’un long texte de Dumont d’Urville, un manuscrit qu’il avait rédigé en 1825-1826, resté inachevé et inédit, et que nous avons analysé et transcrit. Notre conclusion nous fait rester dans l’univers cartographique italien, et dans la manière dont une carte peut imposer un point de vue, mais en passant de l’Océanie à l’Italie. En effet, trois des principaux géographes italiens qui nous auront accompagnés durant l’examen des cartes de l’Océanie furent aussi des acteurs de premier plan dans une cartographie au service de la construction politique d’une Italie unitaire (le Risorgimento) et l’on commentera cette autorité que la carte peut imposer à l’occasion
Our research deals with the Italian cartography of Oceania, between 1790 and 1850. Its development is followed through dialogues and conflicts with the other European countries, mainly with France, intimately binding them with discussions over first place names on maps (the invention of Oceania, Micronesia, Melanesia, Mondo Marittimo), including the very first classifications of peoples stated by the same geographers who wanted to add classifications to geographical names, thus allowing to distinguish between peoples, human diversities, races: Pinkerton, Malte-Brun, Dumont d’Urville, Galanti, Balbi, Borghi, de Luca and Marmocchi. There’s a succession of three sections. In the first section, we are studying the works of the cabinet geographers in England and France before examining in detail the Italian schools. Conversely, we are watching these geographers who were navigator-explorers, starting first with sixteenth-century Italy then having a short overview of the attempts made to name the whole of Oceania (“The fifth part of the globe”, etc.) and its regions. The study of the Italian schools is taking us into the cities of Milan, Venice, Rome, Florence and Naples, as well as into these navigator-explorers’ places of exchange (academies, literary societies), taking into account who the major publishers or geographer publishers were. The second section is dedicated to the links between the geographers on a European level: the relationship between the Italians and their neighbors, mostly French and English, sometimes German. We are also looking at the way knowledge spreads and is debated upon with Adriano Balbi shaping a sort of breadcrumbs trail: first, chronology of publications and new names, with the special cases of the inventions of Ulimaroa, Ocean Lands, Notasia, and the withdrawal of Magellania, next the discussions on the names Oceanica-Oceania, Maritime World-Mondo Marittimo then, Balbi’s choices, the Italian inventions of « Meganesia, Micronesia », the discussions on the classification of the peoples, from Balbi to Dumont d’Urville and the way most of the Italian schools kept away from Dumont d’Urville’s pattern for a good 20 years. The third section documents and details the Italian geographers’ appropriations: Meganesia, Micronesia, Mondo Marittimo. This study shows the extreme interlocking of dialogues and conflicts among the Italian geographers themselves but also with their French and English counterparts. Regarding the appropriation of the word « Micronesia », it also leads us to observe closely the part played by Dumont d’Urville at the time, his very specific way to impose his views, excluding the other geographers’ opinions. We shall see that there is no doubt whatsoever about the motives leading to his famous 1832 map of Oceania so often considered as a map-based suggestion while we can doubtlessly show that it was the product of a theory on races. This clarification will be notably enhanced by the added study of a long text written by Dumont d’Urville, a manuscript drafted in 1825-1826, which remained incomplete and unpublished but reviewed and transcribed in this research. Our conclusion allows us to stay in the Italian cartographic world, to grasp the way a map may well impose a point of view, leading us from Oceania to Italy. Indeed, three of the four main Italian geographers we followed were also prominent protagonists in a cartography serving the political building up of a united Italy (Risorgimento) and we shall comment upon the power that a map may occasionally play
La nostra ricerca si concentra sulla cartografia italiana dell'Oceania tra il 1790 e il 1850, ma segue il suo sviluppo attraverso dialoghi (e conflitti) con altri paesi europei, e in particolare con la Francia, e collegando intimamente le discussioni sui primi toponimi collocati sulle carte geografiche (le invenzioni di Oceania, Micronesia, Meganesia, Mondo Marittimo, ecc.) con le prime classificazioni dei popoli formulate dai questi stessi geografi che volevano aggiungere ai nomi geografici delle classificazioni che consentissero di distinguere i popoli, le varietà umane, le “razze”: Pinkerton, Malte-Brun, Dumont d’Urville, Galanti, Balbi, Borghi, de Luca and Marmocchi. Tra parti si succedono. Nella prima, osserviamo il lavoro dei geografi di gabinetto in Inghilterra e in Francia prima di osservare nei minimi particolari le scuole italiane. In contrappunto, osserviamo i geografi che furono navigatore-esploratori, a partire dall'Italia del XVI secolo, poi una rapida rassegna dei tentativi di dare un nome all'intera Oceania (la "quinta parte del mondo" ecc.) e le sue regioni. Il studio delle scuole italiane ci porta elle città: Milano, Venezia, Roma, Roma, Firenze e Napoli, nonché ai loro luoghi di scambio (accademia, gabinetto letterario), guardando pure chi furono i grandi editori o geografi-editori. Finiremo questa prima parte con in confronto alle teorie proposte in Francia, Inghilterra e Italia per la classificazione dei popoli, in generale e in Oceania in particolare, a seconda che il tipo di discriminazione scelto fosse la lingua, le "nazioni" od ancora le "razze". La seconda parte è dedicata ai rapporti tra geografi a livello europeo: i rapporti che gli italiani intrattengono con i loro vicini, soprattutto francesi e inglesi, e talvolta tedeschi, ed si osserviamo la maniera in cui la conoscenza è diffusa e discussa, con Adriano Balbi come filo conduttore: cronologia delle pubblicazioni, delle denominazione, i casi particolari delle invenzioni di Ulimaroa, Terres Océaniques, Notasie, e l'abbandono di Magellania, poi gli scambi sui termini Oceanic-Oceania, il Mondo Marittimo e le scelte di Balbi, la creazione italiana di Meganesia e Micronesia, le discussioni sulla classificazione dei popoli da Balbi a Dumont d'Urville, e su come la maggior parte delle scuole italiane rimane al di fuori del modello di Dumont d'Urville per venti anni. La terza parte ritorna minutamente sulle invenzioni e l’accaparamento dei geografi italiani: Meganesia, Micronesia, Mondo Marittimo. Questa osservazione mostra l'estremo intreccio di dialoghi, o di conflitti, tra i nostri geografi italiani, tra loro e con i loro vicini francesi e inglesi. Essa ci conduce anche, per quanto riguarda l'appropriazione del termine "Micronesia", a guardare da più vicino il ruolo di Dumont d'Urville a questa epoca, il suo modo bene particolare di imporre i suoi punti di vista e di allontanare quelli degli altri geografi, e vedremo che ormai non c'è nessun dubbio per quanto riguarda alle motivazioni che l’hanno condotto alla sua famosa mappa dell'Oceania del 1832, così considerata spesso come una semplice proposta cartografica, mentre ora possiamo misurare fino a che punto fosse interamente il prodotto di una teoria sulle "razze". Questa chiarificazione sarà soprattutto rinforzata par lo studio che aggiungiano a un lungo testo di Dumont d'Urville, un manoscritto che aveva redatto nel 1825-1826, rimasto incompiuto e inedito, che abbiamo analizzato e trascritto.La nostra conclusione ci fa rimanere nell'universo cartografico italiano, e nella maniera in cui una mappa può imporre un punto di vista, ma passando dall'Oceania all'Italia. Infatti, tre dei principali geografi italiani che ci avranno accompagnati durante l'esame delle mappe dell'Oceania furono anche degli attori di primissimo piano nel una cartografia al servizio della costruzione politica di un'Italia unitaria (il Risorgimento) e ci commenteremo questa autorità che la carta può imporre a volte

Le projet de recherche EmotiRob est une composante du domaine des robots compagnons et vise la conception et la réalisation d'un robot-peluche autonome et réactif capable de synthétiser des émotions. Les travaux présentés dans ce manuscrit s'inscrivent dans un cadre d'élargissement des capacités de réaction du robot par l'implémentation en sus d'un module d'interaction cognitive avec l'enfant. Pour parvenir à cette fin et rendre l'interaction possible, nous avons entrepris de doter le robot d'un ensemble de connaissances semblables à celles de l'enfant et lui permettant ainsi d'échanger avec lui. Nous proposons dans ce mémoire une approche de modélisation des connaissances enfantines dans les deux domaines sémantiques des animaux et des aliments. Cette approche met en œuvre des méthodes classiques de classification afin de concevoir et réaliser une modélisation vraisemblable, évolutive et fidèle à la perception du monde par les enfants
The research project EmotiRob is one of the companion robots projects, the new tendency of robotics. It aims at conceiving and carrying out a soft toy robot which can interact emotionally with handicapped and fragile children. Works described in this dissertation are an extension of EmotiRob project and address the extending of the robot cognitive abilities so as to implement cognitive interaction with the child. To make the interaction possible, the robot must be endowed with a set of skills similar to those of a young child. We present in this dissertation an approach aiming at modelling children skills in two fields: animals and foods. This approach uses some of the classical clustering algorithms in order to conceive and achieve a childish knowledge modelling that is progressive and consistent with the way children perceive their environment

La question de l’impact du changement climatique sur l’évolution temporelle des précipitations ainsi que l’impact de l’ilot de chaleur parisien sur la répartition spatiale des précipitations motivent l’étude de la variabilité du cycle de l’eau à fine échelle en Île-de-France. Une façon d'analyser cette variabilité en utilisant les données d'un réseau de pluviomètres est d'effectuer une classification sur les séries temporelles mesurées par le réseau. Dans cette thèse, nous avons exploré deux approches pour la classification des séries temporelles : pour la première approche basée sur la description des séries par des caractéristiques, un algorithme de sélection des caractéristiques basé sur les algorithmes génétiques et les cartes topologiques a été proposé. Pour la deuxième approche basée sur la comparaison de formes, une mesure de dissimilarité (Itérative downscaling time warping) a été développée pour comparer deux séries temporelles. Ensuite les limites des deux approches ont été discutées et suivies d'une mise en place d'une approche mixte qui combine les avantages de chaque approche. L’approche a d’abord été appliquée à l’évaluation de la variabilité spatiale des précipitations. Pour l’évaluation de la variabilité temporelle des précipitations, une classification des événements de précipitation observés par une station a été réalisée puis étendue sur l’ensemble du réseau pluviométrique. L’application sur la série historique de Paris-Montsouris (1873-2015) permet de discriminer automatiquement les années « remarquables » d’un point de vue météorologique
The impact of climat change on the temporal evolution of precipitation as well as the impact of the Parisian heat island on the spatial distribution of précipitation motivate studying the varaibility of the water cycle on a small scale on île-de-france. one way to analyse this varaibility using the data from a rain gauge network is to perform a clustring on time series measured by this network. In this thesis, we have explored two approaches for time series clustring : for the first approach based on the description of series by characteristics, an algorithm for selecting characteristics based on genetic algorithms and topological maps has been proposed. for the second approach based on shape comparaison, a measure of dissimilarity (iterative downscaling time warping) was developed to compare two rainfall time series. Then the limits of the two approaches were discuddes followed by a proposition of a mixed approach that combine the advantages of each approach. The approach was first applied to the evaluation of spatial variability of precipitation on île-de-france. For the evaluation of the temporal variability of the precpitation, a clustring on the precipitation events observed by a station was carried out then extended on the whole rain gauge network. The application on the historical series of Paris-Montsouris (1873-2015) makes it possible to automatically discriminate "remarkable" years from a meteorological point of view

Un des objectifs de lanalyse de données symboliques est de permettre une meilleure modélisation des variations et des imprécisions des données réelles. Ces données expriment en effet, un niveau de connaissance plus élevé, la modélisation doit donc offrir un formalisme plus riche que dans le cadre de lanalyse de données classiques. Un ensemble dopérateurs de généralisation symbolique existent et permettent une synthèse et représentation des données par le formalisme des assertions, formalisme défini en analyse de données symboliques. Cette généralisation étant supervisée, est souvent sensible aux observations aberrantes. Lorsque les données que lon souhaite généraliser sont hétérogènes, certaines assertions incluent des observations virtuelles. Face à ce nouveau formalisme et donc cette extension dordre sémantique que lanalyse de données symbolique a apporté, une nouvelle approche de traitement et dinterprétation simpose. Notre objectif au cours de ce travail est daméliorer tout dabord cette généralisation et de proposer ensuite une méthode de traitement de ces données. Les contributions originales de cette thèse portent sur de nouvelles approches de représentation et de classification des données à structure complexe. Nous proposons donc une décomposition permettant daméliorer la généralisation tout en offrant le formalisme symbolique. Cette décomposition est basée sur un algorithme divisif de classification. Nous avons aussi proposé une méthode de généralisation symbolique non supervisée basée sur l'algorithme des cartes topologiques de Kohonen. L'avantage de cette méthode est de réduire les données d'une manière non supervisée et de modéliser les groupes homogènes obtenus par des données symboliques. Notre seconde contribution porte sur lélaboration dune méthode de classification traitant les données à structure complexe. Cette méthode est une adaptation de la version batch de lalgorithme des cartes topologiques de Kohonen aux tableaux de dissimilarités. En effet, seule la définition dune mesure de dissimilarité adéquate, est nécessaire pour le bon déroulement de la méthode.

Dans le cadre d'un projet de lecture automatique des cartes scannées de l'institut géographique national (IGN), notre étude consiste à analyser et à interpréter la planche de vert représentant la végétation sur une carte topographique. Il s'agit donc d'extraire et de reconnaitre les objets de cette planche constitués de surfaces (zones de végétation), de lignes (haies ou limites) et de points (arbres et groupes d'arbres isoles) pour alimenter un système d'information géographique (SIG). Une méthode de traitement générique a du être déterminée afin de prendre en compte les deux types de conventions de rédaction de l’IGN (1922 et 1972) qui génèrent des images de textures très différentes pour la représentation des zones de végétation. Une première approche statistique de texture reposant sur des paramètres visuels et sur un arbre dichotomique n'ayant pas donné de résultats satisfaisants, nous avons adopté, dans le cadre d'une approche structurelle de texture, une méthode mixte. Apres pré-traitement de l'image, la méthode est fondée sur trois principales phases : apprentissage pour caractériser la texture, extraction des régions et validation des résultats obtenus. La première phase utilise des règles heuristiques, établies à partir des règles de rédaction cartographique et repose sur la caractérisation des textures (primitives et règles de placement) formant les objets surfaciques. Les deux premières étapes ont du être respectivement adaptées aux zones de hachures et aux zones de poncifs. La troisième phase (extraction des régions) a été elle-même divisée en trois sous-étapes, correspondant à l'extraction des primitives de texture, à leur regroupement, et au calcul du contour des régions. La caractérisation des paramètres de texture permet à notre méthode d'être générique et robuste. L'approche mixte permet de bien gérer les problèmes dus aux bruits de l'image. Enfin, l'analyse des limites des zones a été affinée par l'étude conjointe avec les autres planches-mères, la planche de noir tout particulièrement. Cette méthodologie a permis une interprétation tout à fait satisfaisante de la planche et l'évaluation prouve que le système est fiable et robuste : pas d'erreurs de classification et de faibles erreurs d'omission. Les résultats obtenus montrent qu'il n'est pas nécessaire d'apporter de corrections manuelles.

Cette recherche établit une dialectique entre didactique et histoire des sciences concernant les classifications biologiques, en ciblant le groupe des végétaux qui présente une multiplicité d'acceptions et une importante rectification historique. Cette étude s'inscrit dans le cadre de la formation des professeurs de sciences de la vie et de la Terre et se structure en trois enquêtes complémentaires. La première, de nature didactique, permet d'identifier à l'échelle nationale sept conceptions des végétaux dans une situation classificatoire ouverte et d'étudier les raisonnements classificatoires convoqués dans des situations de classification fonctionnelle puis phylogénétique, ainsi que leur articulation. La seconde enquête, de nature historique, donne accès à l'évolution des idées concernant le groupe des végétaux dans la systématique du XIXème siècle à nos jours. L'accent est mis sur les problèmes que les scientifiques ont cherché à résoudre en élaborant leurs systèmes classificatoires et les obstacles rencontrés. La troisième enquête consiste en l'élaboration, la mise en oeuvre et l'analyse d'une reconstruction didactique fondée sur des matériaux historiques, en l'occurrence des articles scientifiques primaires. Cette expérimentation permet d'approfondir l'analyse du raisonnement classificatoire lors d'un débat et de la construction de cartes conceptuelles. Elle vise également à caractériser les conditions de possibilité d'un enseignement basé sur l'histoire des sciences et des articles scientifiques. Une synthèse des principaux obstacles impliqués dans les classifications est dressée en comparant la façon dont ils s'actualisent dans les sphères didactique et historique
This research explores the dialectics between science education and history of science through the study of biological classifications, focusing on plants, a biological group with multiple meanings and a major historical rectification. This study deals with the training of preservice biology and geology teachers and is structured into three complementary investigations. The first one, with a didactical angle at a national scale, leads to identify seven different conceptions of "Plant" in an open classificatory situation. This survey also allows to study how students think about functional vs. Phylogenetic classification and how they articulate the two perspectives. The second study in history of biology reviews the evolution of ideas in plants systematics since the XIXth century. It focuses on the problems scientists tried to solve by developing their classification systems and the epistemological obstacles they met. The third investigation consists in the development, implementation and analysis of a didactical reconstruction on the basis of historical materials, primarily scientific literature. This experiment provides a deeper understanding of how students think about classifications during a debate and a construction of concept maps. It also aims at characterizing appropriate conditions to use historical and scientific literature for an efficient conceptual learning. The main obstacles in building classifications are synthesized by comparing how they are updated in the educational and historical spheres

Die vorliegende Arbeit hat die Entwicklung und Validierung eines Analysealgorithmus zur objektiven Auswertung der Materialverteilung entlang der Zarge an gezogenen Karton-formziehteilen zum Ziel. Die dafür verwendeten Messdaten werden durch Oberflächenab-tastung mit konfokaler Sensorik erzeugt. Unter Anwendung des Analysealgorithmus wer-den die Einflüsse der Prozessparameter auf die Materialverteilung ermittelt. Abschließend wird aus den gewonnenen Daten ein Ansatz zur Berechnung der Werkzeuggeometrie ent-wickelt. Zur Bestimmung der Materialverteilung wird die Zarge beidseitig abgetastet. Aus der Diffe-renz der Radien von Außen- und Innenkontur wird der Dickenverlauf entlang der Zarge bestimmt, die die Materialverteilung beschreibt. Die Messung mit konfokalen Sensoren wird mit mikroskopischen Aufnahmen von Mikrotomschnitten und röntgentomographi-schen Aufnahmen geprüft. Der Mittelwert und die Standardabweichung des Dickenverlaufs charakterisieren die Mate-rialverteilung. Der Analysealgorithmus ermittelt aus den durch Sensoren aufgenommenen Daten die charakteristischen Werte. In der Auswertung zeigt sich, dass eine Höhere Zieh-stempeltemperatur als Ziehbüchsentemperatur sowie eine hohe Temperatursumme die mittlere Dicke verringern. Eine hohe Faltenhalterkraft und eine hohe Stempeltemperatur bewirken eine gleichmäßigere Materialverteilung. Der ermittelte Zusammenhang von der Beeinflussung des Mittelwertes der Dicke mit den Temperaturunterschieden von Stempel und Büchse wird durch ein Modell der thermischen Ausdehnung von Stempel und Büchse belegt
The present thesis comprises the development and validation of an algorithm for the objec-tive evaluation of data on material distribution alongside the architrave of drawn cardboard shells. The necessary data are obtained through detection of the surface with confocal sensors. The influences of the process parameters on material distribution are investigated with algorithm. Resulting from this data, the basis for the calculation of the tools geometry is developed. The determination of material distribution is accomplished by double-sided optical scanning of the architraves inner and outer surface. The trend of cardboard thickness alongside the architrave is calculated by the subtracion of the inside radius from the outside radius of the cardboard shell. The cardboard thickness describes material distribution. The measures with confocal sensors are approved of examined microtome cuts under microscope and x-ray analyses. Material distribution is characterised by average of the thickness and standard deviation of thickness. The analysis algorithm calculates with sensor data the characteristic values. A higher temprature of the drawing die as the temprature of the drawing box and the sum of temperatures lead to a decrease of the average thickness. The combination of a high die temperature and a high force applied by the blankholder result in a more even material distribution. The identified correlation of average thickness and temperature gradients between the drawing die and the box is discribed by thermal expansion of die and box

Dans les régions de haute biodiversité, caractérisées par des paysages dynamiques, la cartographie détaillée de l'utilisation des sols et du couvert végétal est communément obtenue par la classification d'images satellite. Cependant, les cadres conceptuels d'estimation d'erreurs sur les cartes sont éprouvés pour les zones tempérées et hautement industrialisées.
Une nouvelle méthode est proposée pour l'évaluation de la fiabilité des cartes et une autre méthode pour l'estimation des erreurs de classification par ambiguïtés entre classes sur images satellites. La première méthode comprend un nouveau mode d'échantillonnage et une estimation par ensembles flous des incertitudes positionnelles et thématiques. Elle a été testée sur l'Inventaire Forestier Mexicain de l'an 2000. La deuxième méthode s'appuie sur la simulation d'images satellites avec le modèle de transfert radiatif DART et a été testée sur des images IKONOS de six types de forêts au Mexique, sur terrain plat et en forte pente

Le choix de quatre taxons ou groupes de taxons de rangs differents permet a l'auteur d'entreprendre une tentative de reconstitution d'une mise en place, pendant les aires tertiaire et quaternaire des principaux elements qui constituent la flore actuelle du bassin mediterraneen. L'element autochtone est represente par les especes principales: apenninum, pilosum, asperum du genre helianthemum (l. ) mill. Sect. Helianthemum. Une etude morphologique, caryologique et biogeographique est proposee avec un regroupement des taxons virgatum et ciliatum. Une sous-espece, une variete et des statuts nouveaux sont proposes. Le genre erinacea est etudie caryologiquement. Il fait egalement partie de cet ensemble autochtone. L'hypothese d'une eventuelle differenciation et mise en place dans l'arc ibero-maghrebin est proposee (un statut nouveau est cree). L'element tropical ou subtropical est represente par les especes mediterraneennes du genre caralluma. 5 especes presentes au maroc sont decrites et pour certaines l'etude caryologique, souvent originale, est abordee. Une hypothese pour une eventuelle installation de ces especes est proposee. Enfin, la repartition des differents genres de la famille des orchidacees et leur eventuelle installation permet d'introduire les elements d'origine europeenne qui ont pu s'installer au maroc lors des derniers refroidissements. La conclusion generale propose une reconstitution chronologique de la mise en place de ces taxons dans l'ensemble du bassin en fonction des perturbations paleogeographiques et paleoclimatiques subies par cette region au cours des periodes geologiques jusqu'a l'aboutissement de son aire actuelle

Un sonar latéral de cartographie enregistre les signaux qui ont été rétrodiffusés par le fond marin sur une large fauchée. Les signaux sont ainsi révélateurs de l'interaction entre l'onde acoustique émise et le fond de la mer pour une large plage de variation de l'angle de rasance. L'analyse des statistiques de ces signaux rétrodiffusés montre une dépendance à ces angles de rasance, ce qui pénalise fortement la segmentation des images en régions homogènes. Pour améliorer cette segmentation, l'approche classique consiste à corriger les artefacts dus à la formation de l'image sonar (géométrie d'acquisition, gains variables, etc.) en considérant un fond marin plat et en estimant des lois physiques (Lambert, Jackson, etc.) ou des modèles empiriques. L'approche choisie dans ce travail propose de diviser l'image sonar en bandes dans le sens de la portée ; la largeur de ces bandes étant suffisamment faible afin que l'analyse statistique de la rétrodiffusion puisse être considérée indépendante de l'angle de rasance. Deux types d'analyse de texture sont utilisés sur chaque bande de l'image. La première technique est basée sur l'estimation d'une matrice des cooccurrences et de différents attributs d'Haralick. Le deuxième type d'analyse est l'estimation d'attributs spectraux. La bande centrale localisée à la moitié de la portée du sonar est segmentée en premier par un réseau de neurones compétitifs basé sur l'algorithme SOFM (Self-Organizing Feature Maps) de Kohonen. Ensuite, la segmentation est réalisée successivement sur les bandes adjacentes, jusqu'aux limites basse et haute de la portée sonar. A partir des connaissances acquises sur la segmentation de cette première bande, le classifieur adapte sa segmentation aux bandes voisines. Cette nouvelle méthode de segmentation est évaluée sur des données réelles acquises par le sonar latéral Klein 5000. Les performances de segmentation de l'algorithme proposé sont comparées avec celles obtenues par des techniques classiques.

Les méthodes classiques d'analyse d'images satellites sont inadaptées au volume actuel du flux de données. L'automatisation de l'interprétation de ces images devient donc cruciale pour l'analyse et la gestion des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Ce travail vise à automatiser la cartographie dynamique de l'occupation du sol à partir d'images satellites, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables en prenant en compte les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet. Ainsi, un paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images est proposé. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée combinant apprentissage automatique par programmation logique inductive et classement par l'approche multi-class rule set intersection. Ces approches sont appliquées à la cartographie de la bande côtière Guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également sa variabilité en fonction des classes de la carte de référence et des données d'entrée. Les résultats de la classification supervisée montrent qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donnée et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision et de KAPPA (respectivement 84,6% et 0,7). Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'images de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses
Classical methods for satellite image analysis are inadequate for the current bulky data flow. Thus, automate the interpretation of such images becomes crucial for the analysis and management of phenomena changing in time and space, observable by satellite. Thus, this work aims at automating land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanism, and by explicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based image analysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from maps. Thus, a supervised parameterization methods of a segmentation algorithm is proposed. Secondly, a supervised classification of geographical objects is presented. It combines machine learning by inductive logic programming and the multi-class rule set intersection approach. These approaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility of the segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and of the input data. Yet, methodological developments allow to consider an operational implementation of such an approach. The results of the object supervised classification show that it is possible to induce expressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application context and lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84,6% and 0,7. In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed images and proposes original and promising perpectives

Dans ce travail, nous proposons un système de recalage géométrique possibiliste qui fusionne les connaissances sémantiques et les connaissances au niveau du gris des images à recaler. Les méthodes de recalage géométrique existantes se reposent sur une analyse des connaissances au niveau des capteurs lors de la détection des primitives ainsi que lors de la mise en correspondance. L'évaluation des résultats de ces méthodes de recalage géométrique présente des limites au niveau de la perfection de la précision causées par le nombre important de faux amers. L’idée principale de notre approche proposée est de transformer les deux images à recaler en un ensemble de projections issues des images originales (source et cible). Cet ensemble est composé des images nommées « cartes de possibilité », dont chaque carte comporte un seul contenu et présente une distribution possibiliste d’une classe sémantique des deux images originales. Le système de recalage géométrique basé sur la théorie de possibilités proposé présente deux contextes : un contexte supervisé et un contexte non supervisé. Pour le premier cas de figure nous proposons une méthode de classification supervisée basée sur la théorie des possibilités utilisant les modèles d'apprentissage. Pour le contexte non supervisé, nous proposons une méthode de clustering possibiliste utilisant la méthode FCM-multicentroide. Les deux méthodes proposées fournissent en résultat les ensembles de classes sémantiques des deux images à recaler. Nous créons par la suite, les bases de connaissances pour le système de recalage possibiliste proposé. Nous avons amélioré la qualité du recalage géométrique existant en termes de perfection de précision, de diminution du nombre de faux amers et d'optimisation de la complexité temporelle
In this work, we propose a possibilistic geometric registration system that merges the semantic knowledge and the gray level knowledge of the images to be registered. The existing geometric registration methods are based on an analysis of the knowledge at the level of the sensors during the detection of the primitives as well as during the matching. The evaluation of the results of these geometric registration methods has limits in terms of the perfection of the precision caused by the large number of outliers. The main idea of our proposed approach is to transform the two images to be registered into a set of projections from the original images (source and target). This set is composed of images called “possibility maps”, each map of which has a single content and presents a possibilistic distribution of a semantic class of the two original images. The proposed geometric registration system based on the possibility theory presents two contexts: a supervised context and an unsupervised context. For the first case, we propose a supervised classification method based on the theory of possibilities using learning models. For the unsupervised context, we propose a possibilistic clustering method using the FCM-multicentroid method. The two proposed methods provide as a result the sets of semantic classes of the two images to be registered. We then create the knowledge bases for the proposed possibilistic registration system. We have improved the quality of the existing geometric registration in terms of precision perfection, reductionin the number of false landmarks and optimization of time complexity

Disertaciniame darbe pasitelkiant kompleksinė vertinimo metodika analizuojami karinių aeronavigacinių žemėlapių ženklai, ženklų sistemos ir užrašai. Šios analizės pagrindu tobulinami sutartiniai ženklai, optimizuojamas žemėlapio turinys ir pateikiama vieningos Lietuvos karo aeronavigacinių duomenų bazės struktūrą. Kompleksiškai parengta tyrimo metodika rėmėsi Lietuvoje nusistovėjusia teminių žemėlapių ir ženklų kartosemiotine vertinimo praktika. Įvairūs ženklų ir užrašų vertinimo aspektai leido tiksliai ir nuodugniai atlikti aeronavigacinių ženklų ir užrašų vertinimą. Analizės metu nustatyta kad ne visi karinių aeronavigacinių žemėlapių ženklai atitinka kartosemiotikos reikalavimų, todėl galėtu būti keičiami. Karinių aeronavigacinių ženklų analizė ir tobulinimas rėmėsi ankščiau vykdytais psichofiziologinio suvokimo tyrimais bei išvadomis. Siūlomi nauji aeronavigacinių žemėlapių ženklai pilnai atitinka psichofiziologinių tyrimų rekomendacijas. Išnagrinėjus karinius NATO šalių aeronavigacinius žemėlapius ir atsižvelgiant į vieningą žemėlapių sistemą, klasifikacijos požymius ir atitinkamus klasifikacijų reikalavimus, darbe pateikta apibendrinta NATO šalių karinių aeronavigacinių žemėlapių klasifikacija, kurioje yra numatyta galimybė sugebėti integruoti naujai atsirandančių žemėlapių grupes.
This dissertation provides an overall in-depth use evaluation methodology that assists in analysing of military aeronautical maps, sign system and records. On the basis of this research of signs and their conventions an optimised map and content of a unified Lithuanian military aeronautical database structures is suggested for improvement. Methodically prepared research was collected and based on already established and consistent thematic maps, signs and carto-semiotic assessment practices already used in Lithuania. A variety of illustrations and aspect assessments established an accurate and in-depth aeronautical value of signs and their practices. The analysis highlighted that not all carto-semiotic characters and signs of military aeronautical charts meet the criteria, and therefore could be changed. Previous military aeronautical sign analysis and their improvements were based on exercises of psycho-physiological studies of perception with their conclusions. Therefore a set of new aeronautical map characters that fully comply with psycho-physiological research recommendations are proposed. Through the examination of NATO's military aeronautical maps, charts and a look at a unified system of classifications, and its requirements, the dissertation summarises the overall work of the NATO’s military aeronautical maps and their classifications, which provides the possibility of integration for the newly emerging sign and map groups.

Le thème principal de cette thèse est d’étudier la détection d’anomalies dans des flux de données de grande dimension avec une application spécifique au Health Monitoring des moteurs d’avion. Dans ce travail, on considère que le problème de la détection d’anomalies est un problème d’apprentissage non supervisée. Les données modernes, notamment celles issues de la surveillance des systèmes industriels sont souvent des flux d’observations de grande dimension, puisque plusieurs mesures sont prises à de hautes fréquences et à un horizon de temps qui peut être infini. De plus, les données peuvent contenir des anomalies (pannes) du système surveillé. La plupart des algorithmes existants ne peuvent pas traiter des données qui ont ces caractéristiques. Nous introduisons d’abord un algorithme de clustering probabiliste offline dans des sous-espaces pour des données de grande dimension qui repose sur l’algorithme d’espérance-maximisation (EM) et qui est, en plus, robuste aux anomalies grâce à la technique du trimming. Ensuite, nous nous intéressons à la question du clustering probabiliste online de flux de données de grande dimension en développant l’inférence online du modèle de mélange d’analyse en composantes principales probabiliste. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons leur efficacité sur des données simulées et réelles, issues par exemple des moteurs d’avion. Enfin, nous développons une application intégrée pour le Health Monitoring des moteurs d’avion dans le but de détecter des anomalies de façon dynamique. Le système proposé introduit des techniques originales de détection et de visualisation d’anomalies reposant sur les cartes auto-organisatrices. Des résultats de détection sont présentés et la question de l’identification des anomalies est aussi discutée
The subject of this Thesis is to study anomaly detection in high-dimensional data streams with a specific application to aircraft engine Health Monitoring. In this work, we consider the problem of anomaly detection as an unsupervised learning problem. Modern data, especially those is-sued from industrial systems, are often streams of high-dimensional data samples, since multiple measurements can be taken at a high frequency and at a possibly infinite time horizon. More-over, data can contain anomalies (malfunctions, failures) of the system being monitored. Most existing unsupervised learning methods cannot handle data which possess these features. We first introduce an offline subspace clustering algorithm for high-dimensional data based on the expectation-maximization (EM) algorithm, which is also robust to anomalies through the use of the trimming technique. We then address the problem of online clustering of high-dimensional data streams by developing an online inference algorithm for the popular mixture of probabilistic principal component analyzers (MPPCA) model. We show the efficiency of both methods on synthetic and real datasets, including aircraft engine data with anomalies. Finally, we develop a comprehensive application for the aircraft engine Health Monitoring domain, which aims at detecting anomalies in aircraft engine data in a dynamic manner and introduces novel anomaly detection visualization techniques based on Self-Organizing Maps. Detection results are presented and anomaly identification is also discussed

Les milieux humides littoraux sont des systèmes écologiques complexes qui résultent des interactions entre des processus hydrologiques, géomorphologiques et biologiques. Ils sont généralement très convoités pour leurs intérêts tant écologiques qu’économiques. Plusieurs approches ont été employées pour mieux comprendre leurs évolutions spatiotemporelles en fonction de perturbations aussi bien naturelles qu’anthropiques qu’ils subissent. Les outils de la télédétection et des potentialités des Systèmes d’Informations Géographiques (SIG) ont été largement développés. Ainsi dans cette étude, on propose une approche cartographique de deux milieux humides, basée sur la classification orientée-objet des photographies aériennes et les images satellitaires multidates et multi-résolutions et utilisant un modèle numérique de terrain (MNT) topo-bathymétrique intégré pour étudier ces perturbations. Cette approche a permis d’étudier l’évolution de deux milieux humides situés dans deux contextes climatiques et géographiques différents qui sont l’estuaire de la Rance situé à l’ouest de la France dans un contexte tempéré océanique et ayant subi la construction d’un barrage marémoteur (aménagement hydraulique majeur) en 1966. Le deuxième milieu est le lac de l’Ichkeul situé au nord de la Tunisie, un des milieux humides les plus importants de la méditerranée qui est sujet à des aménagements hydrauliques continus et fortement dépendant des perturbations climatiques. Pour l’exemple de l’estuaire de la Rance, l’étude des évolutions géomorphologiques a été effectuée en utilisant des comparaisons du MNT intégré réalisé dans le cadre de cette étude à partir de données bathymétriques et topographiques acquises avant la construction du barrage marémoteur avec des données bathymétriques acquises en 1982 puis en 1998. On a par exemple confirmé localement les évolutions de la topo-bathymétrie. On révèle la déviation du chenal principal, ainsi que l’érosion des zones situées à l’aval à proximité du fort courant ou bien au contraire leur sédimentation dans les zones protégées de l’action des courants. L’étude de l’évolution de la végétation du schorre (herbus) a été effectuée par deux méthodes : une cartographie surfacique multidate de la végétation à partir des photographies aériennes acquises en 1953, 1961, 1966, 1978, 1982, 1996 et une orthophotographie aérienne acquise en 2002 et une cartographie de la végétation du schorre faite en exploitant les capacités de segmentation des images à haute- résolution spatiale offertes par la méthode de classification orientée-objet et le modèle topobathymétrique intégré. Cette étude comparative a montré que la surface globale du schorre a augmenté suite à la mise en place du barrage marémoteur, une tendance à l’équilibre des surfaces est observée depuis 1978. Un nouvel équilibre global s’est instauré dans l’estuaire douze ans après la construction du barrage marémoteur. Dans le cas de l’étude du milieu humide du lac Ichkeul, correspondant au deuxième exemple étudié ici, la méthode de classification orientée-objet a été utilisée pour la cartographie de l’évolution de la végétation en utilisant des images satellitaires multisources, multi-résolutions et multidates (MSS-Landsat (1972), TM-Landsat (1987), ETM+ Landsat (2001) and Aster-Terra (2007)) et le MNT topobathymétrique intégré. Cette méthode a permis d’identifier les principales communautés végétatives caractéristiques des marais de l’Ichkeul, à savoir la communauté à base de Sarcocornia fruticosa, la communauté à base d’Hordeum Marinum, la communauté à base de Visnaga Daucoides et la communauté à base de Bolboschoenus. L’évolution morphologique du lac est étudiée en comparant le MNT topo-bathymétrique intégré réalisé à partir de données topographiques et bathymétriques acquises en 2003 avec des données bathymétriques acquises en 1967, 1983, 1986 et 1993. Elle fait apparaître le déplacement des zones d’accrétion et de sédimentation dans le lac suite aux aménagements hydrauliques ainsi on relève : (1) une érosion dans la partie est du lac entre 1967 et 1982 (2) un engraissement aux alentours de l’écluse entre 1982 et 1986 et (3) un déplacement des zones les plus profondes vers le sud-ouest du lac et un comblement de la partie du lac située au pied (nord-est) du Djebel Ichkeul depuis 1993. Cette étude a montré que les modifications drastiques des apports d’eau et les perturbations climatiques constituent les principales causes des altérations physiques du milieu humide de l’Ichkeul. Le retour à une dynamique naturelle est loin d’être atteint et dépend fortement des interventions humaines et des facteurs climatiques. La méthode utilisée ici a permis d’étudier deux milieux humides différents et leurs évolutions en se basant sur le degré de complexité de chacun d’eux ainsi que sur le type de la perturbation qu’ils subissent, permettant ainsi de différencier les tendances d’évolution actuelles (stabilité ou évolution) de chaque milieu. L’étude du contexte géomorphologique associant (1) les évolutions de la végétation des milieux humides, et (2) l’exploitation de la classification orientée-objet, multidates et multi-résolutions, à partir d’une approche intégrée de télédétection utilisant les SIG présente par conséquent un fort potentiel pour proposer et optimiser les modes de gestion adaptés aux objectifs de préservation des zones humides et de développement durable en général
Coastal wetlands are an important component of the natural environment of the coastal zone. Wetlands are affected by hydrologic and geomorphic controls that must be taken into consideration when attempting to understand wetland responses to disturbance, provide information for better wetland management, or aid in the restoration of lost habitat. The functioning of coastal wetlands is a result of complex linking of distinct biological, geomorphologic and human factors interacting in varying scales. Natural water circulation and water quality can altered the natural behaviours of that ecosystem. Remote sensing techniques (pixel based classification methods) and geographic information system are well used herein in monitoring coastal wetlands areas. But they are confronted to many difficulties such as combing together both onshore and offshore data and process and discriminate wetlands from uplands areas. The overall goal of our study is to develop improved methods for wetland monitoring and management in two cases studies those are located in different areas and climate zones, which are : - The Rance estuary in Western France is subject to many morphologic and biological modifications due to the management of the Rance tidal power station since 1966. The construction had required isolating completely open sea from the Rance estuary for more three years. Since that time, some environmental changes took place in the Rance estuary area, such as modifications and disappearance of sandbanks in some areas, leading to a new equilibrium since 1978. - The Ichkeul Lake in the North of Tunisia is one of the most important wetlands in the Mediterranean region. However, the decreasing of water discharge into the lake caused by the damming of three of the six major rivers feeding the lake coincided with severe drought periods, restricting supplies of fresh water, and modifying saltmarsh vegetation communities and other significant wetland degradation. Furthermore, one specific objective of our work is to investigate the capabilities of the object oriented classification methods combined to integrated topographic-bathymetric digital terrain model in those areas. In the case study of the Rance estuary morphological evolution after the settlement of the tidal power station is done by the comparison of the integrated Topographic-Bathymetric Digital Terrain Model (DTM), combining the 1953 bathymetric data, and 1957 topographic ones, with bathymetric profiles acquired in 1982 and 1998. It shows that increase of topography corresponding to accretion is frequently observed in coves characterised by low current energy. In contrast, the places exposed to high currents present generally strong eroded features, which decrease and erode the topography. The meandering of channels has also observed through time. The use of object-oriented classification of aerial photographs, acquired between 1953 and 2002 and the integrated DTM of salt marshes area in the Rance estuary, enhanced their surface regression from 1953 to 1978. It shows their stability since, due to hydrologic modifications induced in the Rance estuary after the tidal power plant management such us the change of tidal range and the period of slack water. In the case study of the Ichkeul, the application of object-oriented classification approach to identify Ichkeul wetland vegetation is based on the following multi-spectral imagery: the MSSLandsat (1972), TM-Landsat (1987), ETM+ Landsat (2001) and Aster-Terra (2007) acquired in growth period of vegetation. Results show the declining of vegetation communities in Ichkeul wetlands exposed to alternative fresh and salt-water diversion. Sarcocornia fruticosa, communities, Hordeum communities are the largest units in the study area. The Bolboschoenus communities is absent in the 1987 and 2001 vegetation maps. This is conformed by previews studies witch are showing that due to dry periods and rivers damming the Bolboschoenus disappeared for many years. The monitoring the lake Ichkuel sedimentation process was done by comparison of five sets of bathymetric data taken in 1967, 1983, 1986, 1993 and 2003. It shows the alteration of sedimentation process in the Ichkeul Lake as behaviour of the coastal zone after the settlement of dams. To conclude, owing to difference of climatic and hydrodynamic characteristics the responses of coastal wetland to natural and human will vary according to difference of their geomorphology and ecology. The Rance estuary seams to have new ecology balance ten years after the settlement of the tidal power station. However, the Ichkeul Lake is still affected by anthropogenic and climatic factors. Therefore, the used methodology provides detailed information on wetland vegetation and adjacent land-use/land-cover types in schorre wetland areas in the cases of the Rance estuary, and the Ichkeul marches areas. This technique is combining both integrated DTM and remote sensing data that is a useful tool for wetland vegetation monitoring and for resolve some major classification confusions that occur in such wetland areas

La détection de fraude par carte de crédit présente plusieurs caractéristiques qui en font une tâche difficile. Tout d'abord, les attributs décrivant une transaction ignorent les informations séquentielles. Deuxièmement, les comportements d'achat et les stratégies de fraude peuvent changer au fil du temps, rendant progressivement une fonction de décision apprise par un classifieur non pertinente. Nous avons effectué une analyse exploratoire afin de quantifier le dataset shift jour par jour et avons identifé des périodes calendaires qui ont des propriétés différentes au sein du jeu de données. La stratégie principale pour intégrer des informations séquentielles consiste à créer un ensemble d'attributs qui sont des statistiques descriptives obtenues en agrégeant les séquences de transactions des titulaires de carte. Nous avons utilisé cette méthode comme méthode de référence pour la détection des fraudes à la carte de crédit. Nous avons proposé une stratégie pour la création d'attributs basés sur des modèles de Markov cachés (HMM) caractérisant la transaction par différents points de vue afin d'intégrer un large spectre d'informations séquentielles au sein des transactions. En fait, nous modélisons les comportements authentiques et frauduleux des commerçants et des détenteurs de cartes selon deux caractéristiques univariées: la date et le montant des transactions. Notre approche à perspectives multiples basée sur des HMM permet un prétraitement automatisé des données pour modéliser les corrélations temporelles. Des expériences menées sur un vaste ensemble de données de transactions de cartes de crédit issu du monde réel (46 millions de transactions effectuées par des porteurs de carte belges entre mars et mai 2015) ont montré que la stratégie proposée pour le prétraitement des données basé sur les HMM permet de détecter davantage de transactions frauduleuses quand elle est combinée à la stratégie de prétraitement des données par aggrégations
The detection of credit card fraud has several features that make it a difficult task. First, attributes describing a transaction ignore sequential information. Secondly, purchasing behavior and fraud strategies can change over time, gradually making a decision function learned by an irrelevant classifier. We performed an exploratory analysis to quantify the day-by-day shift dataset and identified calendar periods that have different properties within the dataset. The main strategy for integrating sequential information is to create a set of attributes that are descriptive statistics obtained by aggregating cardholder transaction sequences. We used this method as a reference method for detecting credit card fraud. We have proposed a strategy for creating attributes based on Hidden Markov Models (HMMs) characterizing the transaction from different viewpoints in order to integrate a broad spectrum of sequential information within transactions. In fact, we model the authentic and fraudulent behaviors of merchants and cardholders according to two univariate characteristics: the date and the amount of transactions. Our multi-perspective approach based on HMM allows automated preprocessing of data to model temporal correlations. Experiments conducted on a large set of data from real-world credit card transactions (46 million transactions carried out by Belgian cardholders between March and May 2015) have shown that the proposed strategy for pre-processing data based on HMMs can detect more fraudulent transactions when combined with the Aggregate Data Pre-Processing strategy

Le thème principal de cette thèse est d'étudier la détection d'anomalies dans des flux de données de grande dimension avec une application spécifique au \emph{Health Monitoring} des moteurs d'avion. Dans ce travail, on considère que le problème de la détection d'anomalies est un problème d'apprentissage non supervisée. Les données modernes, notamment celles issues de la surveillance des systèmes industriels sont souvent des flux d'observations de grande dimension, puisque plusieurs mesures sont prises à de hautes fréquences et à un horizon de temps qui peut être infini. De plus, les données peuvent contenir des anomalies (pannes) du système surveillé. La plupart des algorithmes existants ne peuvent pas traiter des données qui ont ces caractéristiques. Nous introduisons d'abord un algorithme de clustering probabiliste offline dans des sous-espaces pour des données de grande dimension qui repose sur l'algorithme d'espérance-maximisation (EM) et qui est, en plus, robuste aux anomalies grâce à la technique du trimming. Ensuite, nous nous intéressons à la question du clustering probabiliste online de flux de données de grande dimension en développant l'inférence online du modèle de mélange d'analyse en composantes principales probabiliste. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons leur efficacité sur des données simulées et réelles, issues par exemple des moteurs d'avion. Enfin, nous développons une application intégrée pour le Health Monitoring des moteurs d'avion dans le but de détecter des anomalies de façon dynamique. Le système proposé introduit des techniques originales de détection et de visualisation d'anomalies reposant sur les cartes auto-organisatrices. Des résultats de détection sont présentés et la question de l'identification des anomalies est aussi discutée.

La langue arabe est pauvre en ressources sémantiques électroniques. Il y a bien la ressource Arabic WordNet, mais il est pauvre en mots et en relations. Cette thèse porte sur l’enrichissement d’Arabic WordNet par des synsets (un synset est un ensemble de mots synonymes) à partir d’un corpus général de grande taille. Ce type de corpus n’existe pas en arabe, il a donc fallu le construire, avant de lui faire subir un certain nombre de prétraitements.Nous avons élaboré, Gilles Bernard et moi-même, une méthode de vectorisation des mots, GraPaVec, qui puisse servir ici. J’ai donc construit un système incluant un module Add2Corpus, des prétraitements, une vectorisation des mots à l’aide de patterns fréquentiels générés automatiquement, qui aboutit à une matrice de données avec en ligne les mots et en colonne les patterns, chaque composante représente la fréquence du mot dans le pattern.Les vecteurs de mots sont soumis au modèle neuronal Self Organizing Map SOM ; la classification produite par SOM construit des synsets. Pour validation, il a fallu créer un corpus de référence (il n’en existe pas en arabe pour ce domaine) à partir d’Arabic WordNet, puis comparer la méthode GraPaVec avec Word2Vec et Glove. Le résultat montre que GraPaVec donne pour ce problème les meilleurs résultats avec une F-mesure supérieure de 25 % aux deux autres. Les classes produites seront utilisées pour créer de nouveaux synsets intégrés à Arabic WordNet
The Arabic language is poor in electronic semantic resources. Among those resources there is Arabic WordNet which is also poor in words and relationships.This thesis focuses on enriching Arabic WordNet by synsets (a synset is a set of synonymous words) taken from a large general corpus. This type of corpus does not exist in Arabic, so we had to build it, before subjecting it to a number of pretreatments.We developed, Gilles Bernard and myself, a method of word vectorization called GraPaVec which can be used here. I built a system which includes a module Add2Corpus, pretreatments, word vectorization using automatically generated frequency patterns, which yields a data matrix whose rows are the words and columns the patterns, each component representing the frequency of a word in a pattern.The word vectors are fed to the neural model Self Organizing Map (SOM) ;the classification produced constructs synsets. In order to validate the method, we had to create a gold standard corpus (there are none in Arabic for this area) from Arabic WordNet, and then compare the GraPaVec method with Word2Vec and Glove ones. The result shows that GraPaVec gives for this problem the best results with a F-measure 25 % higher than the others. The generated classes will be used to create new synsets to be included in Arabic WordNet

Cette thèse s’inscrit dans le programme CIRCE (Cancer, inégalités régionales, cantonales et environnement) qui vise à comparer des cartographies d’occurrence des cancers avec des cartographies de qualité environnementale, pour le territoire français métropolitain. Notre objectif spécifique est de construire des cartographies relatives à la qualité de l’air à l’intérieur des logements, qui soient compatibles avec cette approche. Nous avons adopté une démarche en deux étapes : premièrement construire des profils-types du point de vue de la pollution intérieure, et ensuite évaluer la fréquence locale de ces classes dans des zones prédéterminées. La première étape a nécessité le développement d’une extension de méthodes de classification bien connues, basées sur les modèles de mélange gaussiens et l’algorithme EM, au cas de données censurées (de manière déterministe). La seconde étape a fait usage de méthodes de discrimination non paramétrique, basées sur des arbres binaires de décision (CART). Malheureusement, tous les arbres construits présentent une erreur de prédiction très élevée. Même si l’on peut détecter des associations significatives bien connues entre pollution intérieure et certaines caractéristiques du logement et de ses occupants, il semble très difficile de prédire le profil-type, ou même la concentration d’une substance, à partir de ces caractéristiques. Néanmoins, la méthodologie développée a de nombreuses qualités : simplicité de mise en oeuvre, étapes distinctes permettant un contrôle régulier des résultats, flexibilité dans le choix des variables, évaluation possible de l’erreur de prédiction
This Ph. D. Thesis is part of the CIRCE program (Cancer, regional and cantonal environmental inequalities) which aims at comparing maps of cancer occurrence with maps of environmental quality on the French territory. Our specific goal is to build geographic maps of the indoor air quality inside the homes, that are compatible with this approach. We adopted a two-step method: first, build typical profiles of indoor air pollution, then assess these classes’ local frequencies in predefined zones. In the first step, we developed an extension of classical clustering methods, based on Gaussian mixture models and the EM algorithm, to the case of (deterministically) censored data. In the second step, we used non-parametric discrimination tools based on binary decisions trees (CART). Unfortunately, the resulting trees have a very high prediction error rate. Even if known significant associations can be found between indoor pollution and some characteristics of the building and its occupants, it seems very hard to predict the profile, or even a single pollutant’s concentration, from those characteristics. However, our methodology has numerous advantages: simplicity of use, distinct steps enabling a steady control of the results, flexible choice of the variables, availability of a prediction error rate

Political cartoons are not meant to record visual evidence of an event as a photo might, neither are they created to act as icons for the events that they speak to. Rather, they treat the events of their day with an acknowledged slant in the point-of-view, draw correlations between events when such correlations might exist only in the mind of the artist, or deride (or, rarely, admire) individuals or organizations. In all cases, political cartoons fall far more on Fidelâ s Object pole than they do on her Data pole (1997). Indexing political cartoons offers a unique challenge in the larger realm of indexing images. But while subject access has been the focus of image indexing research in recent years, and is a robust and active topic of discussion and debate, it has rarely been turned to the realm of indexing opinion, visual or otherwise. Will Armitage and Enserâ s Panofsky-Shatford mode/facet matrix (1997) be more useful in such work than Jorgensenâ s 12 classes (1994), or will an entirely new measure of subject need to be developed? This paper asks questions within this realm of image indexing as it pertains to political cartoons. Do the subject indexing needs of political cartoons change if the focus is a social or historical issue rather than a political one? There are times when a political cartoonist will choose to address an issue that has less to do with political action or intrigue and more to do with a social ill or trend (such as teen pregnancy), or a historical event of a limited nature (such as the death of a statesman). Does this focus change the needs and requirements of providing subject access to cartoons from that needed for images of a more political nature? Is this a part of the â biographyâ of an image (Roberts, 2001)? Is the event (or events) that inspired a cartoon the de facto subject(s) of it? Proceeding from the proposition that some sort of newsworthy events are the progenitors of political cartoons, do those events serve as the subject elements in cartoon indexing schemes? Is Svenoniousâ subject/predicate model (1994) complete enough? Is the subject of a cartoon determined by what must be known to â get itâ ? Can a cartoon have more than two subjects? Some cartoons make their point though the juxtaposition of disparate items. If a cartoon uses two disparate news items to make a point, are there two subjects? If so, is there a hierarchical relationship â superordinate/subordinate, major/minor, primary/secondary â between them? Is Mai (2005) correct in saying that the meaning of a document changes, depending on the question being asked of it? On the opposite end of the spectrum, can a cartoon refer to something that is not useful as a subject descriptor?

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.
This work presents two new and simple human gait analysis systems based on a depth camera (Microsoft Kinect) placed in front of a subject walking on a conventional treadmill, capable of detecting a healthy gait from an impaired one. The first system presented relies on the fact that a normal walk typically exhibits a smooth motion (depth) signal, at each pixel with less high-frequency spectral energy content than an abnormal walk. This permits to estimate a map for that subject, showing the location and the amplitude of the high-frequency spectral energy (HFSE). The second system analyses the patient's body parts that have an irregular movement pattern, in terms of periodicity, during walking. Herein we assume that the gait of a healthy subject exhibits anywhere in the human body, during the walking cycles, a depth signal with a periodic pattern without noise. From each subject’s video sequence, we estimate a saliency color map showing the areas of strong gait irregularities also called aperiodic noise energy. Either the HFSE or aperiodic noise energy shown in the map can be used as a good indicator of possible pathology in an early, fast and reliable diagnostic tool or to provide information about the presence and extent of disease or (orthopedic, muscular or neurological) patient's problems. Even if the maps obtained are informative and highly discriminant for a direct visual classification, even for a non-specialist, the proposed systems allow us to automatically detect maps representing healthy individuals and those representing individuals with locomotor problems.

Animationsserien sind ein fester Bestandteil der deutschen Fernsehlandschaft und sollen vor allem Kinder als Zielgruppe ansprechen. Vor diesem Hintergrund stellt sich zum einen die Frage, welche Wirkungen und Funktionen von Animationsserien auf und während der Sozialisation zu erwarten sind. Zum anderen möchte diese Arbeit aber auch die Seite der Produzierenden von Animationsserien näher beleuchten, die gerade in der Trias „Produktion, Distribution, Rezeption“ eine zentrale Rolle einnehmen und an wesentlichen Entscheidungsprozessen beteiligt sind. Mit Hilfe von qualitativen ExpertInneninterviews sollten verschiedene Fragen beantwortet werden: Welche subjektiven Wirkungs- und Funktionsannahmen besitzen ProduzentInnen von Animationsserien und welchen Einfluss haben diese auf die Gestaltung der Serie? Und wie werden individuelle künstlerisch-ästhetische Vorstellungen mit den Anforderungen des Marktes „Animationsfilm“ in Einklang gebracht?:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis 4 Tabellenverzeichnis 4 Abkürzungsverzeichnis 5 I Theoretische Grundlagen: Der Animationsfilm als Medium zwischen "Werk" und "Kunst" 1 Einleitung 7 2 Der Stellenwert der Medien in der heutigen Gesellschaft 11 2.1 Begriffliche Klärungen 11 2.2 Medien aus kulturpessimistischer Perspektive 13 3 Animationsfilme und -serien als Bestandteil von Kunst und Kultur 16 3.1 Begriffliche Klärungen 16 3.2 Ausprägungen und Arten des Animationsfilms 18 3.2.1 Der Zeichenanimationsfilm 18 3.2.2 Die Puppenanimation 19 3.2.3 Der Flachfigurenfilm 20 3.3 Animationsserien im deutschen Fernsehen – Ein historischer Abriss 22 3.4 Die gegenwärtigen Kindersender im Vergleich 24 3.5 Die aktuelle Stellung deutscher Animationsserien 26 3.6 Fallbeispiel: Tom und das Erdbeermarmeladebrot mit Honig 29 4 Kinder als Rezipienten 32 4.1 Kindheit heute 32 4.2 Sozialisation durch Medien? 34 4.2.1 Soziologische Sozialisationstheorien 35 4.2.2 Mediensozialisation 41 4.3 Der Einfluss von Animationsserien auf Kinder und ihren Alltag 42 5 Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen 47 6 Theoriegeleitete Grundannahmen 49 II Empirische Befunde: Animationsserien im Blick der RezipientInnen und ProduzentInnen 7 Medien im Alltag der Kinder – Ergebnisse quantitativer Befragungen 52 7.1 Medienausstattung 53 7.2 Medienrelevanz und Medienbindung 54 7.3 Fernsehnutzung 54 7.4 Präferenzen in Fernsehsendern 57 7.5 Lieblingssendungen und Lieblingscharaktere 59 8 Die Seite der ProduzentInnen 62 8.1 Qualitative ExpertenInneninterviews 62 8.2 Überlegungen zum methodischen Vorgehen 64 8.2.1 Vorbereitung 64 8.2.2 Datenerhebung und -verarbeitung 65 8.2.3 Auswertung 66 8.3 Durchführung der Studie 68 8.4 Ergebnisse 70 8.4.1 Subjektive Modelle von Kindheit 70 8.4.2 Wirkung und Funktion von Animationsserien 73 8.4.3 Relevante Merkmale bei der Gestaltung von Animationsserien 81 8.4.4 Produktionsbedingungen aus der Sicht der Produzenten 88 8.4.5 Bewertung des aktuellen Kinderfernsehens 91 8.4.6 Ausblick – wie sieht die Zukunft der deutschen Animationsserien aus? 95 9 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse 99 10 Kritische Reflexion und Fazit 105 Literaturverzeichnis 107 Anhang A: Interviewleitfaden 117 Anhang B: Kategoriensystem 121 Selbstständigkeitserklärung 122