Academic literature on the topic 'Reconnaissance (science militaire) – Systèmes d'information'

Les systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole (RAP) reposent sur un modèle de langue (ML) qui les aide à déterminer les hypothèses de transcription les plus probables. Pour cela, le ML recense des probabilités de courtes séquences de mots, appelées n-grammes, fondées sur un vocabulaire fini. Ces ML et vocabulaire sont estimés une fois pour toutes à partir d'un vaste corpus de textes traitant de sujets variés. En conséquence, les systèmes actuels souffrent d'un manque de spécificité lorsqu'il s'agit de transcrire des documents thématiquement marqués. Pour pallier ce problème, nous proposons un nouveau processus d'adaptation thématique non supervisée du ML et du vocabulaire. Sur la base d'une première transcription automatique d'un document audio, ce processus consiste à récupérer sur Internet des textes du même thème que le document, textes à partir desquels nous réestimons le ML et enrichissons le vocabulaire. Ces composants adaptés servent alors à produire une nouvelle transcription dont la qualité est espérée meilleure. Ce processus est particulièrement original car il se préserve de toute connaissance a priori sur les éventuels thèmes des documents à transcrire et il intègre des techniques de traitement automatique des langues. De plus, nous apportons des contributions pour chaque étape du processus. Tout d'abord, étant donnée la transcription initiale d'un document audio, nous avons aménagé le critère tf-idf , issu du domaine de la recherche d'information, aux spécificités de l'oral afin de caractériser le thème du document par des mots-clés extraits automatiquement. Via un moteur de recherche sur Internet, ces mots-clés nous permettent de récupérer des pages Web que nous filtrons afin d'assurer leur cohérence thématique avec le document audio. Ensuite, nous avons proposé une nouvelle technique de réestimation thématique du ML. En extrayant des mots et séquences de mots spécifiques au thème considéré à partir des corpora Web, nous utilisons le cadre de l'adaptation par minimum d'information discriminante pour ne modifier que les probabilités des n-grammes propres au thème, laissant les autres probabilités inchangées. Enfin, nous montrons également que les corpora extraits du Web peuvent servir à repérer des mots hors vocabulaire spécifiques aux thèmes. Nous proposons une technique originale qui permet d'apprendre ces nouveaux mots au système et, notamment, de les intégrer dans le ML en déterminant automatiquement dans quels n-grammes ils sont susceptibles d'apparaître. Pour cela, chaque nouveau mot est assimilé à d'autres, déjà connus du système, avec lesquels il partage une relation paradigmatique. Nos expériences, menées sur des émissions d'actualités radiodiffusées, montrent que l'ensemble de ces traitements aboutit à des améliorations significatives du taux de reconnaissance d'un système de RAP.

L'objectif des travaux présentés dans cette thèse est de poser les fondements d'une formalisation qui permettrait, d'une part la description d'une représentation numérique de terrain dans un langage intelligible à destination d'observateurs localisés au sol et, d'autre part, de faciliter les échanges entre des communautés scientifiques disposant de corpus sémantiques différents.
Nous cherchons à décrire une silhouette - i.e., une coupe de terrain ou la séparation terre/ciel à l'horizon - selon la perception que peut en avoir un observateur. Nous introduisons un modèle, fondé sur une approche qualitative, qui consiste à décrire une silhouette par une séquence de symboles signifiants. L'utilisateur ayant la possibilité de définir ses propres catégories, le modèle possède la capacité de s'adapter à différents contextes.
L'originalité de notre modèle repose dans la méthode de détection des formes significatives. Nous nous ecartons volontairement des méthodes numériques généralement utilisées dans les systèmes de détection ou de reconnaissance de forme. Nous considérons que la perception d'une forme particulière de relief est contingente de la perception de saillances, définies ici comme des points qualitativement remarquables. La description d'une silhouette inclut les relations topologiques qui relient les formes de relief détectées. Afin de tenir compte de l'imprécision des frontières des formes de relief, nous proposons une extension de la méthode 9-intersection. Les relations méréologiques, quant à elles, nous sont utiles pour dériver des représentations à différents niveaux d'abstraction.
Nous avons implanté le modèle en Java. Le prototype réealisé permet de définir des catégories, d'analyser des silhouettes, de déterminer les relations topologiques qui lient les formes détectées et d'obtenir une description à différents niveaux d'abstraction.
Cette thèse a bénéficié du soutien financier de la Région Bretagne.

La dynamique de frappe au clavier est une modalité biométrique comportementale qui permet d'authentifier des individus selon leur façon de taper au clavier. Un tel système est peu coûteux, car il ne nécessite pas de matériel d'acquisition autre que le clavier de l'ordinateur, et est facilement accepté par l'utilisateur. Nous nous sommes principalement intéressé aux systèmes statiques où le texte saisit par l'utilisateur est connu à l'avance par la machine. Malheureusement, les performances de cette modalité sont plutôt médiocres en raison de la forte variabilité de la donnée biométrique. Cette variabilité est due à l'état émotionnel de la personne, l'apprentissage de la façon de taper, \ldots Nous proposons dans cette thèse différentes contributions permettant d'améliorer les performances de reconnaissance de systèmes de dynamique de frappe au clavier (DDF). Nous effectuons également une analyse des bases publiques permettant d'évaluer la performance de nouveaux systèmes de reconnaissance. Une contribution est la mise au point d'un système de DDF par mot de passe partagé. Nous étudions ensuite la fusion multibiométrique avec la dynamique de frappe au clavier et la reconnaissance faciale afin d'augmenter les performances des deux systèmes. Nous montrons, sur deux jeux de données différents, qu'il est possible de reconnaitre le genre d'un individu suivant sa façon de taper au clavier. Enfin, nous présentons une nouvelle méthode de mise à jour de la référence biométrique qui permet de prendre en compte le vieillissement de la donnée biométrique, afin de ne pas avoir une diminution des performances de reconnaissance au cours du temps.

Cette thèse propose une méthode et un système d'identification d'entités (personnes, lieux, organisations) mentionnées au sein des contenus textuels produits par l'Agence France Presse dans la perspective de l'enrichissement automatique de ces contenus. Les différents domaines concernés par cette tâche ainsi que par l'objectif poursuivi par les acteurs de la publication numérique de contenus textuels sont abordés et mis en relation : Web Sémantique, Extraction d'Information et en particulier Reconnaissance d'Entités Nommées (\ren), Annotation Sémantique, Liage d'Entités. À l'issue de cette étude, le besoin industriel formulé par l'Agence France Presse fait l'objet des spécifications utiles au développement d'une réponse reposant sur des outils de Traitement Automatique du Langage. L'approche adoptée pour l'identification des entités visées est ensuite décrite : nous proposons la conception d'un système prenant en charge l'étape de \ren à l'aide de n'importe quel module existant, dont les résultats, éventuellement combinés à ceux d'autres modules, sont évalués par un module de Liage capable à la fois (i) d'aligner une mention donnée sur l'entité qu'elle dénote parmi un inventaire constitué au préalable, (ii) de repérer une dénotation ne présentant pas d'alignement dans cet inventaire et (iii) de remettre en cause la lecture dénotationnelle d'une mention (repérage des faux positifs). Le système \nomos est développé à cette fin pour le traitement de données en français. Sa conception donne également lieu à la construction et à l'utilisation de ressources ancrées dans le réseau des \ld ainsi que d'une base de connaissances riche sur les entités concernées.