Tesis: "Classification des réseaux de neurones"

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Biela, Philippe. "Classification automatique d'observations multidimensionnelles par réseaux de neurones compétitifs." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-469.pdf.

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Resumen

L'objet du travail présenté dans ce mémoire est la classification d'observations multidimensionnelles à l'aide d'outils connexionistes appelés réseaux de neurones compétitifs. Le premier chapitre expose les principales techniques dites classique dédiées à la classification automatique d'un ensemble d'observations. Le second chapitre positionne le champ d'investigation de nos recherches dans le domaine de la classification automatique par réseaux de neurones. Nous y présentons quelques développements récents faits en classification dans le domaine cognitif en distinguant les techniques probabilistes utilisant une approche statistique et celles dédiées au domaine métrique avec une approche itérative. Le troisième chapitre présente dans le détail l'architecture et les spécificités comportementales de l'outil que nous avons développé à des fins de classification : le réseau de neurones compétitif. Enfin, le dernier chapitre montre comment, par l'action simultanée et coopérative des réseaux compétitifs, nous pouvons engendrer une action de classification cohérente parmi un ensemble d'observations disponibles d'origines inconnues. Pour illustrer et valider notre méthode nous utilisons différents échantillons d'observations issus de la simulation ou d'applications réelles comme le contrôle qualité de bouteilles en verre par vision artificielle.

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Chakik, Fadi El. "Maximum d'entropie et réseaux de neurones pour la classification." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0091.

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Resumen

Cette these s'inscrit dans le cadre de la classification. Elle porte particulierement sur l'etude des methodes basees sur le principe du maximum d'entropie (maxent). Ces approches ont ete utilisees dans le laboratoire leibniz, par exemple, pour apprendre des comportements a un robot autonome. Le but du travail a ete de comparer cette approche a celles basees sur des reseaux de neurones. Une analyse theorique de la classification a permis de montrer qu'il existe une equivalence entre le maxent et l'apprentissage hebbien des reseaux neuronaux. Apprendre les valeurs des poids de ces derniers est equivalent a apprendre les valeurs moyennes de certains observables du maxent. L'inclusion de nouveaux observables permet d'apprendre a apprendre avec des regles d'apprentissage plus performantes dans le cadre des reseaux de neurones. Le maxent a ete applique a deux problemes particuliers : la classification des ondes de breiman (probleme standard en apprentissage), et la reconnaissance de textures d'images spot. Ces applications ont montre que le maxent permet d'atteindre des performances comparables, voire meilleures, que les methodes neuronales. La robustesse du code du maxent mis au point au cours de cette these est en train d'etre etudiee dans le laboratoire tima. Il est prevu qu'il soit telecharge sur un satellite americain (projet mptb), pour l'evaluer en presence de rayonnements ionisants, dans la perspective de faire des traitements d'images en systemes embarques.

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Ayache, Mohammad. "Application des réseaux de neurones à la classification automatisée des grades placentaires." Tours, 2007. http://www.theses.fr/2007TOUR3315.

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Resumen

Le placenta est un organe provisoire joignant la mère et le fœtus qui transfère l’oxygène et des nutriments de la mère au fœtus et permet l’évacuation de l’anhydride carbonique et des produits du métabolisme du fœtus. Le but de notre travail était d’étudier la fonction de transfert des tissus placentaires selon son développement en se basant sur les images ultrasonores. Nous avons développé au cours de ce travail une nouvelle approche de la classification du développement placentaire en ultrasons par des techniques de traitement d’images avancées basée sur une représentation par réseau neuronal. Le modèle réalisé par la transformée en ondelettes basé sur le réseau neuronal MLP représente donc un outil efficace et rapide répondant à nos critères et bien adapté à nos applications concernant l’étude de la maturation placentaire. L’application du modèle réalisée en cas de traitement d’images placentaires ouvre des portes intéressantes en terme de classification des grades placentaires afin d’identifier des stades de maturation autorisant la définition d’une maturation normale et de classes à risque The placenta is a temporary organ joins the mother and the fœtus, which transfers oxygen from the mother to the foetus, allows the evacuation of the carbon dioxide and the products of foetus metabolism. The goal of our work is to study the transfer function of placental development using ultrasound images. A new approach is developed during this work to classify the placental development by image processing techniques based on supervised neural network. The realized model by the wavelet transform based on MLP neural network, represents an effective tool answering our criteria and adapted to our applications concerning the study of placental maturation. The realized model application in the event of placental image processing opens interesting doors in terms of placental grades classification in order to identify the stages of maturation, authorizing the definition of a normal maturation and an abnormal maturation

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Zaki, Sabit Fawzi Philippe. "Classification par réseaux de neurones dans le cadre de la scattérométrie ellipsométrique." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSES070/document.

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Resumen

La miniaturisation des composants impose à l’industrie de la micro-électronique de trouver des techniques de caractérisation fiables rapides et si possible à moindre coût. Les méthodes optiques telles que la scattérométrie se présentent aujourd’hui comme des alternatives prometteuses répondant à cette problématique de caractérisation. Toutefois, l’ensemble des méthodes scattérométriques nécessitent un certain nombre d’hypothèses pour assurer la résolution d’un problème inverse et notamment la connaissance de la forme géométrique de la structure à tester. Le modèle de structure supposé conditionne la qualité même de la caractérisation. Dans cette thèse, nous proposons l’utilisation des réseaux de neurones comme outils d’aide à la décision en amont de toute méthode de caractérisation. Nous avons validé l’utilisation des réseaux de neurones dans le cadre de la reconnaissance des formes géométriques de l’échantillon à tester par la signature optique utilisée dans toute étape de caractérisation scattérométrique. Tout d’abord, le cas d’un défaut lithographique particulier lié à la présence d’une couche résiduelle de résine au fond des sillons est étudié. Ensuite, nous effectuons une analyse de détection de défaut de modèle utilisé dans la résolution du problème inverse. Enfin nous relatons les résultats obtenus dans le cadre de la sélection de modèles géométriques par réseaux de neurones en amont d’un processus classique de caractérisation scattérométrique. Ce travail de thèse a montré que les réseaux de neurones peuvent bien répondre à la problématique de classification en scattérométrie ellipsométrique et que l’utilisation de ces derniers peut améliorer cette technique optique de caractérisation The miniaturization of components in the micro-electronics industry involves the need of fast reliable technique of characterization with lower cost. Optical methods such as scatterometry are today promising alternative to this technological need. However, scatterometric method requires a certain number of hypothesis to ensure the resolution of an inverse problem, in particular the knowledge of the geometrical shape of the structure under test. The assumed model of the structure determines the quality of the characterization. In this thesis, we propose the use of neural networks as decision-making tools upstream of any characterization method. We validated the use of neural networks in the context of recognition of the geometrical shapes of the sample under testing by the use of optical signature in any scatterometric characterization process. First, the case of lithographic defect due to the presence of a resist residual layer at the bottom of the grooves is studied. Then, we carry out an analysis of model defect in the inverse problem resolution. Finally, we report results in the context of selection of geometric models by neural networks upstream of a classical scatterometric characterization process. This thesis has demonstrated that neural networks can well answer the problem of classification in ellipsometric scatterometry and their use can improve this optical characterization technique

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Gatet, Laurent. "Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2007. http://oatao.univ-toulouse.fr/7595/1/gatet.pdf.

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Resumen

Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de différents types de surfaces à partir de deux signaux issus du télémètre. Résumé détaillé : Un réseau de neurones a la faculté de pouvoir être entraîné afin d'accomplir une tâche d'approximation de fonction ou de classification à partir d'un nombre limité de données sur un intervalle bien défini. L'objectif de cette thèse est de montrer l'intérêt d'adapter les réseaux de neurones à un type de système optoélectronique de mesure de distance, la télémétrie laser par déphasage. La première partie de ce manuscrit développe de manière succincte leurs diverses propriétés et aptitudes, en particulier leur reconfigurabilité par l'intermédiaire de leurs paramètres et leur capacité à être intégré directement au sein de l'application. La technique de mesure par télémétrie laser par déphasage est développée dans le deuxième chapitre et comparée à d'autres techniques télémétriques. Le troisième chapitre montre qu'un réseau de neurones permet d'améliorer nettement le fonctionnement du télémètre. Une première étude met en valeur sa capacité à accroître la plage de mesure de distance sans modifier la résolution. Elle est réalisée à partir de mesures expérimentales afin de prouver le réel intérêt de la méthode comportementale développée. La deuxième étude ouvre une nouvelle perspective relative à l'utilisation d'un télémètre laser par déphasage, celle d'effectuer la classification de différents types de surfaces sur des plages de distances et d'angles d'incidence variables. Pour valider expérimentalement ces deux études, les cellules de base du neurone de type perceptron multi-couches ont été simulées puis implantées de manière analogique. Les phases de simulation, de conception et de test du neurone analogique sont détaillées dans le quatrième chapitre. Un démonstrateur du réseau de neurones global a été réalisé à partir de neurones élémentaires intégrés mis en parallèle. Une étude de la conception des mêmes cellules en numérique est détaillée succinctement dans le cinquième chapitre afin de justifier les avantages associés à chaque type d'intégration. Le dernier chapitre présente les phases d'entraînement et de validation expérimentales du réseau intégré pour les deux applications souhaitées. Ces phases de calibrage sont effectuées extérieurement à l'ASIC, par l'intermédiaire de l'équation de transfert déterminée après caractérisation expérimentale et qualification du réseau de neurones global. Les résultats expérimentaux issus de la première étude montrent qu'il est possible d'obtenir à partir des signaux de sorties du télémètre et du réseau de neurones, une mesure de distance de précision (50µm) sur un intervalle de mesure 3 fois plus important que celui limité à la mesure du déphasage. Concernant l'application de discrimination de surfaces, le réseau de neurones analogique implanté est capable de classer quatre types de cibles sur l'intervalle [0.5m ; 1.25m] pour un angle d'incidence pouvant varier de - π /6 à + π /6.

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Delsert, Stéphane. "Classification interactive non supervisée de données multidimensionnelles par réseaux de neurones à apprentissage cométitif." Lille 1, 1996. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1996/50376-1996-214.pdf.

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L'idée de base de la classification interactive consiste à fournir à l'opérateur humain une représentation plane des données multidimensionnelles et un ensemble d'outils lui permettant de découvrir des groupements ou classes au sein de la population étudiée. Dans ce mémoire, nous étudions l'apport des réseaux de neurones à apprentissage compétitif dans le cadre de la classification interactive non supervisée. Après avoir abordé de manière succincte les méthodes de classification statistiques et neuronales dans le chapitre 1, nous présentons de manière détaillée les réseaux de neurones à apprentissage compétitif et les améliorations apportées ces dernières années dans le chapitre 2. Le chapitre 3 est consacré à la projection plane non linéaire par la carte de kohonen. Chaque neurone de la carte est représenté sous la forme d'un pixel sur 6'écran d'un ordinateur. Le niveau de gris d'un pixel reflète la position relative du vecteur poids du neurone dans l'espace d'observation. Nous proposons dans le chapitre 4, une méthodologie intégrant différentes méthodes de projection et des outils logiciels pour aider l'analyste dans sa tache de classification. Le dernier chapitre applique la démarche adoptée sur un exemple réel tire de la biométrie des abeilles et sur des exemples artificiels non linéairement séparables

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Bouaziz, Mohamed. "Réseaux de neurones récurrents pour la classification de séquences dans des flux audiovisuels parallèles." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0224/document.

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Resumen

Les flux de contenus audiovisuels peuvent être représentés sous forme de séquences d’événements (par exemple, des suites d’émissions, de scènes, etc.). Ces données séquentielles se caractérisent par des relations chronologiques pouvant exister entre les événements successifs. Dans le contexte d’une chaîne TV, la programmation des émissions suit une cohérence définie par cette même chaîne, mais peut également être influencée par les programmations des chaînes concurrentes. Dans de telles conditions,les séquences d’événements des flux parallèles pourraient ainsi fournir des connaissances supplémentaires sur les événements d’un flux considéré.La modélisation de séquences est un sujet classique qui a été largement étudié, notamment dans le domaine de l’apprentissage automatique. Les réseaux de neurones récurrents de type Long Short-Term Memory (LSTM) ont notamment fait leur preuve dans de nombreuses applications incluant le traitement de ce type de données. Néanmoins,ces approches sont conçues pour traiter uniquement une seule séquence d’entrée à la fois. Notre contribution dans le cadre de cette thèse consiste à élaborer des approches capables d’intégrer conjointement des données séquentielles provenant de plusieurs flux parallèles.Le contexte applicatif de ce travail de thèse, réalisé en collaboration avec le Laboratoire Informatique d’Avignon et l’entreprise EDD, consiste en une tâche de prédiction du genre d’une émission télévisée. Cette prédiction peut s’appuyer sur les historiques de genres des émissions précédentes de la même chaîne mais également sur les historiques appartenant à des chaînes parallèles. Nous proposons une taxonomie de genres adaptée à de tels traitements automatiques ainsi qu’un corpus de données contenant les historiques parallèles pour 4 chaînes françaises.Deux méthodes originales sont proposées dans ce manuscrit, permettant d’intégrer les séquences des flux parallèles. La première, à savoir, l’architecture des LSTM parallèles(PLSTM) consiste en une extension du modèle LSTM. Les PLSTM traitent simultanément chaque séquence dans une couche récurrente indépendante et somment les sorties de chacune de ces couches pour produire la sortie finale. Pour ce qui est de la seconde proposition, dénommée MSE-SVM, elle permet de tirer profit des avantages des méthodes LSTM et SVM. D’abord, des vecteurs de caractéristiques latentes sont générés indépendamment, pour chaque flux en entrée, en prenant en sortie l’événement à prédire dans le flux principal. Ces nouvelles représentations sont ensuite fusionnées et données en entrée à un algorithme SVM. Les approches PLSTM et MSE-SVM ont prouvé leur efficacité dans l’intégration des séquences parallèles en surpassant respectivement les modèles LSTM et SVM prenant uniquement en compte les séquences du flux principal. Les deux approches proposées parviennent bien à tirer profit des informations contenues dans les longues séquences. En revanche, elles ont des difficultés à traiter des séquences courtes.L’approche MSE-SVM atteint globalement de meilleures performances que celles obtenues par l’approche PLSTM. Cependant, le problème rencontré avec les séquences courtes est plus prononcé pour le cas de l’approche MSE-SVM. Nous proposons enfin d’étendre cette approche en permettant d’intégrer des informations supplémentaires sur les événements des séquences en entrée (par exemple, le jour de la semaine des émissions de l’historique). Cette extension, dénommée AMSE-SVM améliore remarquablement la performance pour les séquences courtes sans les baisser lorsque des séquences longues sont présentées In the same way as TV channels, data streams are represented as a sequence of successive events that can exhibit chronological relations (e.g. a series of programs, scenes, etc.). For a targeted channel, broadcast programming follows the rules defined by the channel itself, but can also be affected by the programming of competing ones. In such conditions, event sequences of parallel streams could provide additional knowledge about the events of a particular stream. In the sphere of machine learning, various methods that are suited for processing sequential data have been proposed. Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks have proven its worth in many applications dealing with this type of data. Nevertheless, these approaches are designed to handle only a single input sequence at a time. The main contribution of this thesis is about developing approaches that jointly process sequential data derived from multiple parallel streams. The application task of our work, carried out in collaboration with the computer science laboratory of Avignon (LIA) and the EDD company, seeks to predict the genre of a telecast. This prediction can be based on the histories of previous telecast genres in the same channel but also on those belonging to other parallel channels. We propose a telecast genre taxonomy adapted to such automatic processes as well as a dataset containing the parallel history sequences of 4 French TV channels. Two original methods are proposed in this work in order to take into account parallel stream sequences. The first one, namely the Parallel LSTM (PLSTM) architecture, is an extension of the LSTM model. PLSTM simultaneously processes each sequence in a separate recurrent layer and sums the outputs of each of these layers to produce the final output. The second approach, called MSE-SVM, takes advantage of both LSTM and Support Vector Machines (SVM) methods. Firstly, latent feature vectors are independently generated for each input stream, using the output event of the main one. These new representations are then merged and fed to an SVM algorithm. The PLSTM and MSE-SVM approaches proved their ability to integrate parallel sequences by outperforming, respectively, the LSTM and SVM models that only take into account the sequences of the main stream. The two proposed approaches take profit of the information contained in long sequences. However, they have difficulties to deal with short ones. Though MSE-SVM generally outperforms the PLSTM approach, the problem experienced with short sequences is more pronounced for MSE-SVM. Finally, we propose to extend this approach by feeding additional information related to each event in the input sequences (e.g. the weekday of a telecast). This extension, named AMSE-SVM, has a remarkably better behavior with short sequences without affecting the performance when processing long ones

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Carpentier, Mathieu. "Classification fine par réseau de neurones à convolution." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/35835.

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Resumen

L’intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l’un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu’au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l’application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d’essence d’arbres uniquement grâce à des images de l’écorce et la classification visuelle des moisissures en culture. Nous commençons par présenter plusieurs concepts sur lesquels se basent l’apprentissage profond, à la base de notre solution ainsi que plusieurs expériences qui ont été menées afin de tenter de résoudre le problème de classification d’essence d’arbres à partir d’images de l’écorce. Par la suite, nous détaillons le jeu de données nommé BarkNet 1. 0 que nous avons construit dans le cadre de ce projet. Grâce à celui-ci, nous avons été en mesure de développer une méthode permettant d’obtenir une précision de 93,88% en utilisant une seule crop aléatoire dans une image et une précision de 97,81% en utilisant un vote de majorité sur toutes les images d’un arbre. Finalement, nous concluons en démontrant la faisabilité d’appliquer notre méthode dans d’autres contextes en montrant quelques applications concrètes sur lesquelles nous l’avons essayée, soit la classification d’essence d’arbres en industrie et la classification de moisissures. Artificial intelligence is a relatively recent research domain. With it, many breakthroughs were made on a number of problems that were considered very hard. Fine-grained classification is one of those problems. However, a relatively small amount of research has been done on this task even though itcould represent progress on a scientific, commercial and industrial level. In this work, we talk about applying fine-grained classification on concrete problems such as tree bark classification and mould classification in culture. We start by presenting fundamental deep learning concepts at the root of our solution. Then, we present multiple experiments made in order to try to solve the tree bark classification problem and we detail the novel dataset BarkNet 1.0 that we made for this project. With it, we were able to develop a method that obtains an accuracy of 93.88% on singlecrop in a single image, and an accuracy of 97.81% using a majority voting approach on all the images of a tree. We conclude by demonstrating the feasibility of applying our method on new problems by showing two concrete applications on which we tried our approach, industrial tree classification and mould classification.

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Mercadier, Yves. "Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds : application au domaine de la santé." Thesis, Montpellier, 2020. http://www.theses.fr/2020MONTS068.

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Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend cette tâche de catégorisation très coûteuse, qu'il convient de réduire par des systèmes semi-automatiques.Dans ce contexte, l’apprentissage actif, pendant lequel l’oracle intervient pour choisir les meilleurs exemples à étiqueter, s’avère prometteur. L’intuition est la suivante : en choisissant les exemples intelligemment et non aléatoirement, les modèles devraient s’améliorer avec moins d’efforts pour l’oracle et donc à moindre coût (c’est-a-dire avec moins d’exemples annotés). Dans cette thèse, nous évaluerons différentes approches d’apprentissage actif combinées avec des modèles d’apprentissage profond récents.Par ailleurs, lorsque l’on dispose de peu de données annotées, une possibilité d’amélioration est d’augmenter artificiellement la quantité de données pendant la phase d’entraînement du modèle, en créant de nouvelles données de manière automatique à partir des données existantes. Plus précisément, il s’agit d’injecter de la connaissance en tenant compte des propriétés invariantes des données par rapport à certaines transformations. Les données augmentées peuvent ainsi couvrir un espace d’entrée inexploré, éviter le sur-apprentissage et améliorer la généralisation du modèle. Dans cette thèse, nous proposerons et évaluerons une nouvelle approche d'augmentation de données textuelles This Ph.D focuses on the analysis of textual data in the health domain and in particular on the supervised multi-class classification of data from biomedical literature and social media.One of the major difficulties when exploring such data by supervised learning methods is to have a sufficient number of data sets for models training. Indeed, it is generally necessary to label manually the data before performing the learning step. The large size of the data sets makes this labellisation task very expensive, which should be reduced with semi-automatic systems.In this context, active learning, in which the Oracle intervenes to choose the best examples to label, is promising. The intuition is as follows: by choosing the smartly the examples and not randomly, the models should improve with less effort for the oracle and therefore at lower cost (i.e. with less annotated examples). In this PhD, we will evaluate different active learning approaches combined with recent deep learning models.In addition, when small annotated data set is available, one possibility of improvement is to artificially increase the data quantity during the training phase, by automatically creating new data from existing data. More precisely, we inject knowledge by taking into account the invariant properties of the data with respect to certain transformations. The augmented data can thus cover an unexplored input space, avoid overfitting and improve the generalization of the model. In this Ph.D, we will propose and evaluate a new approach for textual data augmentation.These two contributions will be evaluated on different textual datasets in the medical domain

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Personnaz, Léon. "Etude des réseaux de neurones formels : conception, propriétés et applications." Paris 6, 1986. http://www.theses.fr/1986PA066569.

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Etude de l'application des réseaux de neurones à résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance de formes. Définition des conditions que les réseaux de neurones doivent satisfaire pour être efficaces. Evaluation des aspects fondamentaux des mécanismes d'apprentissage

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Thiaw, Lamine. "Identification de systèmes dynamiques non linéaires par réseaux de neurones et multimodèles." Phd thesis, Université Paris XII Val de Marne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00399469.

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Cette étude traite de l'identification de système dynamique non-linéaire. Une architecture multimodèle capable de surmonter certaines difficultés de l'architecture neuronale de type MLP a été étudiée. L'approche multimodèle consiste à représenter un système complexe par un ensemble de modèles de structures simples à validité limitée dans des zones bien définies. A la place de la structure affine des modèles locaux généralement utilisée, cette étude propose une structure polynômiale plus générale, capable de mieux appréhender les non-linéarités locales, réduisant ainsi le nombre de modèles locaux. L'estimation paramétrique d'une telle architecture multimodèle peut se faire suivant une optimisation linéaire, moins coûteuse en temps de calcul que l'estimation paramétrique utilisée dans une architecture neuronale. L'implantation des multimodèles récurrents, avec un algorithme d'estimation paramétrique plus souple que l'algorithme de rétro-propagation du gradient à travers à travers le temps utilisé pour le MLP récurrent a également été effectuée. Cette architecture multimodèle permet de représenter plus facilement des modèles non-linéaires bouclés tels que les modèles NARMAX et NOE. La détermination du nombre de modèles locaux dans une architecture multimodèle nécessite la décomposition (le partitionnement) de l'espace de fonctionnement du système en plusieurs sous-espaces où sont définies les modèles locaux. Des modes de partitionnement du système en plusieurs sous-espaces où sont définies les modèles locaux. Des modes de partitionnement flou (basé sur les algorithmes de "fuzzy-c-means", de "Gustafson et Kessel" et du "substractive clustering") ont été présentés. L'utilisation de telles méthodes nécessite l'implantation d'une architecture multimodèle où les modèles locaux peuvent être de structures différentes : polynômiales de degrés différents, neuronale ou polynômiale et neuronale. Une architecture multimodèle hétérogène répondant à ses exigences a été proposée, des algorithmes d'identification structurelles et paramétriques ont été présentés. Une étude comparative entre les architectures MLP et multimodèle a été menée. Le principal atout de l'architecture mudltimodèle par rapport à l'architecture neuronale de type MLP est la simplicité de l'estimation paramétrique. Par ailleurs, l'utilisation dans une architecture multimodèle d'un mode de partitionnement basé sur la classification floue permet de déterminer facilement le nombre de modèles locaux, alors que la détermination du nombre de neurones cachés pour une architecture MLP reste une tâche difficile.

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Galerne, Pascal. "Détection et classification de cibles posées sur le fond marin par réseaux de neurones en imagerie sonar." Brest, 1998. http://www.theses.fr/1998BRES2022.

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Le sonar est largement utilise dans le domaine militaire pour localiser les mines sous-marines. L’acquisition d'images permet à des operateurs d'examiner les fonds avant le passage d'un bâtiment par exemple. Toutefois, cette tache est très délicate en raison de la présence d'un important bruit de spécule sur les images sonar. Notre travail consiste à développer un système d'aide à la décision offrant une image simplifiée de la scène et une pré-classification des objets détectes. La difficulté pour modéliser un tel problème nous a conduits à développer des méthodes originales de traitement d'image utilisant les réseaux de neurones. Ces techniques nécessitent la construction d'une base d'apprentissage contenant un grand nombre d'exemples. Pour pallier le manque de données réelles propre a l'application, nous avons tout d'abord développe un algorithme de synthèse d'images simulant la propagation de l'onde acoustique. Par ailleurs, la reconnaissance d'une cible sur une image sonar est possible par l'étude de la forme de son ombre portée qui résulte de l'absence de signal rétrodiffuse derrière l'objet. L’image est alors segmentée en deux classes : ombre et réverbération. Cette segmentation est réalisée par un réseau de neurones de type Kohonen associe a une procédure d'estimation (ECI) de la proportion d'ombre dans l'image. Un apprentissage non supervise réalise a partir des pixels de l'image permet a un petit nombre de neurones de se spécialiser pour détecter les pixels de la classe ombre. Les tests montrent que la méthode est fiable et conduit à des résultats tout a fait comparables à une segmentation markovienne. L’étape suivante consiste à construire, a partir des images segmentées, une base de données pour l'apprentissage du classifier neuronal perceptron multicouche. Chaque ombre est alors caractérisée par un vecteur constitue de descripteurs de Fourier et de paramètres spécifiques qui détectent les régularités du contour. Pour compléter ce travail, nous montrons que malgré les modestes dimensions de la base d'apprentissage, il est possible d'améliorer les taux de reconnaissance, en particulier sur les images inconnues, par l'élimination des poids les moins significatifs. Ainsi, âpres une analyse de la méthode d'élagage optimal borain damage, nous proposons une variante qui réalise une sélection plus rigoureuse des poids à éliminer.

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Bensekka, Chakib. "Approche topologique de la métrologie du mouvement pour des applications en réalité virtuelle." Thesis, Paris, ENSAM, 2018. http://www.theses.fr/2018ENAM0040/document.

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Dans le domaine médical, une meilleure connaissance de la fonctionmotrice est susceptible de permettre d’établir des thérapies adaptéesà chaque lésion motrice et des outils d’études et de dépistage dansle cas de maladies neurodégénératives. Dans le domaine de la réalitévirtuelle, la reconnaissance du mouvement est un point angulaire dansl’interaction de l’avatar ou de la personne en immersion avec sonenvironnement. Plusieurs travaux ont été menés dans le but de proposerdes approches de classification du mouvement humain. L’idée principalede ces méthodes est d’extraire des invariants des données enregistréesafin de les regrouper en clusters. Cependant, l'étude du mouvementhumain avec des systèmes de capture de mouvement génère une quantitéde données volumineuse, avec des relations non linéaires entre elles.Les méthodes présentées dans la littérature scientifique utilisent cesdonnées soit directement comme entrée à des algorithmes declassification, soit en appliquant une méthode de réductiondimensionnelle, comme l’analyse en composantes principales avant laclassification. Ces méthodes restent extrêmement sensibles au bruitblanc pendant l'enregistrement ainsi qu’aux différences morphologiquesentre les sujets. Dans notre travail, nous allons présenter uneméthodologie de classification et de reconnaissance du mouvementhumain, qui se base sur l’analyse topologique des donnéescinématiques. L’analyse topologique sera réalisée via la persistancehomologique, qui est une méthode d’analyse des données volumineusesqui permet de leur associer une signature topologique. On combineracette méthode d’analyse topologique avec des algorithmesd’apprentissage afin d’augmenter la précision de la reconnaissance desmouvements en réduisant l'impact des différences morphologiques entreles sujets ainsi que l’impact du bruit blanc issu pendant l'étaped’acquisition du mouvement. Par ailleurs, on combinera la méthoded’analyse topologique avec un algorithme de réseaux de neuronestemporels, afin de construire une approche qui permet de prédire lasuite d’un mouvement à partir d’une partie d’un intervalled’enregistrement.Les résultats ont montré la capacité de l’approche proposée à obtenirune précision avec un taux élevé lors de la classification, ainsi quesa robustesse face au bruit blanc et aux différences morphologiquesentre les personnes. Les résultats ont montré aussi le cout élevé entemps de calcul de notre approche. Nous avons proposé des méthodes(algorithme et parallélisme) de façon à réduire les temps de calculs In the medical field, a better knowledge of the motor function isimportant for us to determine therapies adapted to each motor lesion andtools of studies and screening for neurodegenerative diseases. In thedomain of virtual reality, motion recognition is an issue in theinteraction of the avatar or the user in immersion with theirenvironment.Several studies have been conducted with the aim of proposingapproaches to the classification of human movement. The main idea ofthese methods is to extract invariants from the recorded data in orderto order them into clusters. However, the study of human motion withmotion capture systems generates a big quantity of data with nonlinearrelations between them. The presented methods in the scientificliterature use these data either directly as input to classificationalgorithms or by applying a dimensional reduction method such asprincipal component analysis prior to classification. These methodsremain extremely sensitive to white noise during recording as well asmorphological differences between subjects.In our work, we will present a methodology of classification andrecognition of human movement which is based on the topologicalanalysis of kinematic data. Topological analysis will be performed viahomological persistence which is a large data analysis method thatallows them to be topologically signed. This method of topologicalanalysis will be combined with learning algorithms to increase theaccuracy of motion recognition by reducing the impact of morphologicaldifferences between subjects, as well as the impact of white noiseissued during the step of movement acquisition. Also, we will combinethe topological analysis method with a temporal neural networkalgorithm in order to build an approach that allows to predict thecontinuation of a movement from a part of a recording interval.The results showed the ability of the proposed approach to achievehigh accuracy at classification, as well as its robustness againstwhite noise and morphological differences between subjects. Theresults also showed the high cost in computing time of our approachwhich we tried to reduce by modifying its steps and by rewriting thecode so that it can be executed in parallel

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Jouni, Hassan. "Cellules analogiques CMOS pour réseaux de neurones. Application à la classification des cellules cancéreuses dans le sein." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4247.

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Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement intéressants pour les implémentations CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) car chaque élément parallèle (neurone ou synapse) est relativement simple, permettant l'intégration complète de grands réseaux sur une seule puce. Les multiplieurs, la fonction non-linéaire et sa dérivée sont des éléments clés essentiels dans le traitement du signal analogique et notamment dans la mise en œuvre VLSI analogique de réseaux neuronaux artificiels. Les principales conditions de ce type de circuits sont les suivantes : une faible surface de Silicium et une faible consommation électrique. Pour valider notre approche, nous avons choisi comme type d’application, la classification de cellules cancéreuses (malignes ou bénignes) du sein. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones: réseau de neurones à réaction avec rétro-propagation (MLP), réseau de base radiale (RBN), réseau de neurones récurrents (RNN) et autres. Le réseau de neurones étudié dans cette thèse est basé sur l'architecture Multi-Layer Perceptron, formé par la rétro-propagation. L’objectif principal est de trouver les meilleurs compromis et optimisations pour réaliser des circuits avec une technologie mature HCMOS9A 130 nm de STMicroelectronics alimentés sous ±900mV afin d’avoir le coût le plus faible possible. Après avoir choisi le meilleur algorithme (le plus simple et efficace) pour une implémentation VLSI simple, nous avons défini une architecture analogique efficiente. Enfin les briques de base ont été conçues et réalisées avant l’intégration finale sur une faible surface de silicium et une faible consommation de puissance. Pour vérifier et valider le projet de la puce VLSI avant fabrication, une méthodologie de vérification a été proposée dans cette thèse. Elle nous a également permis de définir le cahier des charges de la puce, ainsi que celui des blocs de base The artificial neural networks are particularly interesting for CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) implementations because every parallel element (neuron or synapsis) is relatively simple, allowing the complete integration of big networks on a single chip). Multipliers, non-linear function and its derivative are essential key elements in the analog signal processing in particular for analog VLSI implementation of artificial neuronal networks. The main conditions of this kind of circuits are the following ones: a low surface of Silicon and a low electric consumption. To validate our approach, we chose as type of application, the classification of cancer cells (malignant or benign) of the breast. There are many types of neural networks: Feed-forward neural network with back propagation (MLP), Radial Basis Network (RBN), Recurrent Neural Network (RNN) and other. The neural network studied in this thesis is based on Multi-Layer Perceptron with back-propagation (MLP).The main objective is to find the best compromises and the optimizations to realize circuits in a mature STMicroelectronics HCMOS9A 130nm technology and supplied with ± 900mV to have the lowest cost. Having chosen the best algorithm (the simplest and most effective) as a simple VLSI implementation, we defined efficient analog architecture. Finally building blocks were designed and realized before the final integration on a low surface of silicon and low power consumption. To verify and validate the project of the VLSI chip before manufacturing, a methodology of check was proposed in this thesis. It also allowed us to define the specifications of the full chip, as well as that of the building blocks

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Villa-Vialaneix, Nathalie. "Eléments d'apprentissage en statistique fonctionnelle : classification et régression fonctionnelles par réseaux de neurones et Support Vector Machine." Toulouse 2, 2005. http://www.theses.fr/2005TOU20089.

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Dans ce travail, nous présentons d'abord les résultats d'un travail interdisciplinaire dans lequel nous avons utilisé les qualités d'adaptation des perceptrons multi-couches pour la prédiction de cartes géographiques d'occupation du sol. Dans la suite de la thèse, nous nous focalisons sur la généralisation de l'utilisation des réseaux de neurones et des SVM au traitement de données fonctionnelles. Le but est de disposer d'outils non linéaires pour l'étude de ce type de données. Une partie de nos travaux est basée sur une approche semi-paramétrique utilisant une généralisation de la méthode de régression inverse au cadre fonctionnel. Enfin, nous explorons une approche différente par la construction de noyaux pour SVM qui prennent en compte la nature spécifique des données. Dans tous ces travaux, la théorie de l'apprentissage statistique joue un rôle important et nous nous attachons, autant que possible, à expliciter des résultats de convergence des méthodes décrites In this thesis, we first present the results of an interdisciplinary project in which we use the approximation abilities of multilayer perceptrons in order to predict land cover maps. Subsequently, we focus on the extension of the neural networks and of the SVM for functional data analysis. Our purpose is to build non linear tools for functional data. A part of our work is based on a semi-parametric approach which uses a functional inverse regression method. Then, we present another approach which allows us to build kernels for SVM in order to take into account the functional nature of the data. In this work, the statistical learning theory plays a central role and we apply ourselves to give consistency results for our methods, as much as possible

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Azeraf, Elie. "Classification avec des modèles probabilistes génératifs et des réseaux de neurones. Applications au traitement des langues naturelles." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. https://theses.hal.science/tel-03880848.

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Un nombre important de modèles probabilistes connaissent une grande perte d'intérêt pour la classification avec apprentissage supervisé depuis un certain nombre d'années, tels que le Naive Bayes ou la chaîne de Markov cachée. Ces modèles, qualifiés de génératifs, sont critiqués car leur classificateur induit doit prendre en compte la loi des observations, qui peut s'avérer très complexe à apprendre quand le nombre de features de ces derniers est élevé. C'est notamment le cas en Traitement des Langues Naturelles, où les récents algorithmes convertissent des mots en vecteurs numériques de grande taille pour atteindre de meilleures performances.Au cours de cette thèse, nous montrons que tout modèle génératif peut définir son classificateur sans prendre en compte la loi des observations. Cette proposition remet en question la catégorisation connue des modèles probabilistes et leurs classificateurs induits - en classes générative et discriminante - et ouvre la voie à un grand nombre d'applications possibles. Ainsi, la chaîne de Markov cachée peut être appliquée sans contraintes à la décomposition syntaxique de textes, ou encore le Naive Bayes à l'analyse de sentiments.Nous allons plus loin, puisque cette proposition permet de calculer le classificateur d'un modèle probabiliste génératif avec des réseaux de neurones. Par conséquent, nous « neuralisons » les modèles cités plus haut ainsi qu'un grand nombre de leurs extensions. Les modèles ainsi obtenus permettant d'atteindre des scores pertinents pour diverses tâches de Traitement des Langues Naturelles tout en étant interprétable, nécessitant peu de données d'entraînement, et étant simple à mettre en production Many probabilistic models have been neglected for classification tasks with supervised learning for several years, as the Naive Bayes or the Hidden Markov Chain. These models, called generative, are criticized because the induced classifier must learn the observations' law. This problem is too complex when the number of observations' features is too large. It is especially the case with Natural Language Processing tasks, as the recent embedding algorithms convert words in large numerical vectors to achieve better scores.This thesis shows that every generative model can define its induced classifier without using the observations' law. This proposition questions the usual categorization of the probabilistic models and classifiers and allows many new applications. Therefore, Hidden Markov Chain can be efficiently applied to Chunking and Naive Bayes to sentiment analysis.We go further, as this proposition allows to define the classifier induced from a generative model with neural network functions. We "neuralize" the models mentioned above and many of their extensions. Models so obtained allow to achieve relevant scores for many Natural Language Processing tasks while being interpretable, able to require little training data, and easy to serve

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Martin, Philippe. "Réseaux de neurones artificiels : application à la reconnaissance optique de partitions musicales." Phd thesis, Grenoble 1, 1992. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340938.

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Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes connexionnistes employées en reconnaissance de formes. Nous tentons de présenter les principaux modèles de réseaux de neurones de manière homogène et de justifier le choix du modèle auquel nous nous sommes particulièrement intéresses: celui des réseaux multi-couches. Nous consacrons le deuxième chapitre a l'étude de ces derniers. Après une synthèse des différentes connaissances utiles au choix de l'architecture d'un réseau multi-couche et a la mise en œuvre de l'algorithme d'apprentissage par rétro-propagation du gradient, nous nous intéressons aux réseaux d'automates a seuil. Les propriétés de ces réseaux et leurs liens avec les méthodes usuelles de classification sont mis en évidence. Ceci nous amène a proposer un nouvel algorithme d'apprentissage hiérarchique. Dans le dernier chapitre, nous décrivons un système de reconnaissance bas-niveau d'images de partitions musicales imprimées. Différentes solutions pour le pré-traitement, la segmentation et la classification sont proposées. Ces solutions font appel tant a l'analyse d'image conventionnelle qu'aux réseaux de neurones décrits dans les chapitres précédents; elles sont illustrées par des résultats expérimentaux

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Vasilache, Adriana. "Les réseaux de neurones pour la modélisation et la commande des procédés biotechnologiques." Toulouse, INSA, 2000. http://www.theses.fr/2000ISAT0050.

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Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions de base sont adaptatives, leur structure répétitive permet une facile implémentation logicielle et matérielle et ils ont la propriété de la régularisation implicite. Ceux-ci, combinés avec les caractéristiques de procédés biologiques (procédés non-linéaires et non-stationnaires dont la dynamique et peu connue), fournissent la raison pour laquelle les réseaux de neurones sont un outil très apprécié pour la modélisation des procédés biologiques, ou des procédés de fermentation, dans notre cas. Nous avons donc utilisé des structures de modèles neuronaux déjà existants et proposé aussi de nouvelles structures pour les cas ciblés de fermentations alcoolique et lactique. Nous présentons deux approches pour la caractérisation de la dynamique d’un procédé de fermentation: la modélisation du taux de croissance en biomasse, le paramètre dynamique principal du procédé et la caractérisation globale du type de la dynamique du procédé à l’aide d’un classifieur neuronal. Les deux approches sont testées en simulation et sur des données expérimentales pour une fermentation lactique et une fermentation alcoolique. La caractérisation globale de la dynamique d’un procédé de fermentation représente un outil potentiel pour la supervision des procédés en détectant les changements dans la dynamique du système où une aide à la modélisation des procédés de fermentation en mode discontinu. Nous avons considéré aussi la prédiction de la biomasse pour une fermentation en mode continu et les modèles neuronaux de prédiction ont été testés dans une stratégie de commande prédictive. Les résultats sont comparés avec la même stratégie prédictive mais utilisant une approche adaptative et l'approche neuronale a un succès incontestable pour les cas ou la dynamique du procédé change dans le temps. Finalement nous nous sommes intéressés à la prédiction du quotient respiratoire, proposant un modèle neuronal de prédiction. Il est réalisé en vue d'une commande prédictive du procédé pour la maintenance d'un certain régime de fonctionnement (oxydatif ou fermentaire) In this work we realize a study on the use of the neural nets for the modeling, classification and the control of fermentation processes. The black-box models (we consider a neural net like a black box model) are of great help for processes or phenomena modeling when analytical models cannot be deduced from physical considerations. Some of the advantages of the neural nets when compared to other black-box models are: they are universal approximators using a small number of parameters, their basis functions are adaptive, their repetitive structure permits an easy implementation both software and hardware and they have the property of implicit regularization. These, combined with the characteristics of the biological processes (which are non-linear, non-stationary processes whose dynamics isn’t entirely known), are the reason for which the neural nets are used for the modeling of such processes. We have thus used existing neural models and proposed new ones for the cases of lactic and alcoholic fermentations. We have presented two approaches for the characterization of the fermentation process dynamics: the modeling of the specific biomass growth rate, the most important dynamic parameter of a fermentation process and the global characterization of the process dynamics using a neural classifier. The two approaches have been tested in simulation and on real data for lactic or alcoholic fermentation processes. The use of a classifier of the process dynamics represents a potential tool for process supervision by means of detecting the changes in the process dynamics as well as an aid for the process modeling in the case of batch processes. The prediction of the biomass concentration has also been considered for a continuous fermentation process. The neural models have been tested in a predictive control strategy and compared with a similar strategy using adaptive modeling. The neural prediction has been an incontestable winner for the cases where the process dynamics changes in time. The last issue of our study has been the prediction of the respiratory quotient for a alcoholic fermentation for which we proposed a neural model. It has been proposed in view of a predictive control strategy for the maintenance of a certain regime (fermentative or oxidative)

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Guerry, Joris. "Reconnaissance visuelle robuste par réseaux de neurones dans des scénarios d'exploration robotique. Détecte-moi si tu peux !" Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLX080/document.

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L'objectif principal ce travail de thèse est la reconnaissance visuelle pour un robot mobile dans des conditions difficiles. En particulier nous nous intéressons aux réseaux de neurones qui présentent aujourd'hui les meilleures performances en vision par ordinateur. Nous avons étudié le principe de sélection de méthodes pour la classification d'images 2D en utilisant un réseau de neurones sélecteur pour choisir le meilleur classifieur disponible étant donnée la situation observée. Cette stratégie fonctionne lorsque les données peuvent être facilement partitionnées vis-à-vis des classifieurs disponibles, ce qui est le cas quand des modalités complémentaires sont utilisées. Nous avons donc utilisé des données RGB-D (2.5D) en particulier appliquées à la détection de personnes. Nous proposons une combinaison de réseaux de neurones détecteurs indépendants propres à chaque modalité (couleur & carte de profondeur) basés sur une même architecture (le Faster RCNN). Nous partageons des résultats intermédiaires des détecteurs pour leur permettre de se compléter et d'améliorer la performance globale en situation difficile (perte de luminosité ou bruit d'acquisition de la carte de profondeur). Nous établissons un nouvel état de l'art dans le domaine et proposons un jeu de données plus complexe et plus riche à la communauté (ONERA.ROOM). Enfin, nous avons fait usage de l'information 3D contenue dans les images RGB-D au travers d'une méthode multi-vue. Nous avons défini une stratégie de génération de vues virtuelles 2D cohérentes avec la structure 3D. Pour une tâche de segmentation sémantique, cette approche permet d'augmenter artificiellement les données d'entraînement pour chaque image RGB-D et d'accumuler différentes prédictions lors du test. Nous obtenons de nouveaux résultats de référence sur les jeux de données SUNRGBD et NYUDv2. Ces travaux de thèse nous ont permis d'aborder de façon originale des données robotiques 2D, 2.5D et 3D avec des réseaux de neurones. Que ce soit pour la classification, la détection et la segmentation sémantique, nous avons non seulement validé nos approches sur des jeux de données difficiles, mais également amené l'état de l'art à un nouveau niveau de performance The main objective of this thesis is visual recognition for a mobile robot in difficult conditions. We are particularly interested in neural networks which present today the best performances in computer vision. We studied the concept of method selection for the classification of 2D images by using a neural network selector to choose the best available classifier given the observed situation. This strategy works when data can be easily partitioned with respect to available classifiers, which is the case when complementary modalities are used. We have therefore used RGB-D data (2.5D) in particular applied to people detection. We propose a combination of independent neural network detectors specific to each modality (color & depth map) based on the same architecture (Faster RCNN). We share intermediate results of the detectors to allow them to complement and improve overall performance in difficult situations (luminosity loss or acquisition noise of the depth map). We are establishing new state of the art scores in the field and propose a more complex and richer data set to the community (ONERA.ROOM). Finally, we made use of the 3D information contained in the RGB-D images through a multi-view method. We have defined a strategy for generating 2D virtual views that are consistent with the 3D structure. For a semantic segmentation task, this approach artificially increases the training data for each RGB-D image and accumulates different predictions during the test. We obtain new reference results on the SUNRGBD and NYUDv2 datasets. All these works allowed us to handle in an original way 2D, 2.5D and 3D robotic data with neural networks. Whether for classification, detection and semantic segmentation, we not only validated our approaches on difficult data sets, but also brought the state of the art to a new level of performance

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Attik, Mohammed. "Traitement intelligent de données par réseaux de neurones artificiels : application à la valorisation des systèmes d'information géographiques." Nancy 1, 2006. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/SCD_T_2006_0211_ATTIK.pdf.

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Les travaux de recherche présentés dans cette thèse rentrent dans le cadre de la problématique de l'Extraction de Connaissances à partir des Données (ECD) que nous avons illustrée à travers le traitement des données du Système d'Information Géographique établi par le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM). Les objectifs de cette thèse sont d'établir des cartes prédictives de substances, d'avoir une interprétation sur les critères permettant d'établir cette décision, et de fournir une hiérarchisation des attributs descriptifs. Pour atteindre ces objectifs, nous avons proposé étape par étape un ensemble d'améliorations que nous allons présenter comme suit : Dans un premier temps, nous avons proposé d'utiliser l'approche ensemble de classifieurs de réseaux de neurones offrant des réponses probabilistes afin de construire des cartes prédictives complémentaires pour une meilleure interprétation. Nous avons également proposé d'utiliser les techniques de détermination des " outliers " pour détecter les zones qui ne présentent pas les conditions de minéralisation. Dans un deuxième temps, nous avons proposé des améliorations de techniques pour la sélection de variables, en particulier pour les deux familles de sélection Optimal Brain Damage et Optimal Brain Surgeon, et pour des critères d'évaluation des méthodes de sélection de variables basées sur l'information mutuelle. Nous avons proposé d'utiliser l'approche ensembliste en sélection de variables pour déterminer les variables les plus pertinentes, hiérarchiser de manière globale l'ensemble des variables, permettre aux experts de choisir la ou les solutions qui apparaissent comme étant les plus compréhensibles, et enfin pour se focaliser uniquement sur une combinaison de règles décrivant le concept-cible issue d'un sous-ensemble pertinent de variables. Les deux premiers objectifs visés ci-dessus ont été abordés en utilisant les treillis de Galois et l'analyse statistique de distribution The purpose of this thesis is: (i) establish predictive maps on ore deposits, (ii) select a subset of descriptive features that effectively contribute to the building of these predictive maps, (iii) identify and interpret dependencies between the selected features, (iv) place the features into a hierarchy that indicates their importance. A real-life data of Geographical Information System provided by the French geological survey (BRGM) have been used in the accomplished experiments. In order to establish predictive maps, we have used neural network ensemble which is a very successful technique where outputs of a set of separately trained neural network are combined to form one unified prediction. This technique generates several predictive maps following the used aggregation function. In addition, to understand domain data, we have focused on selecting a subset of relevant features. We have proposed an improvement of existing features selection techniques that are based on the principle of Optimal Brain Damage (OBD) as well as those of Optimal Brain Surgeon (OBS) and Mutual Information (MI). We have also proposed novel solutions to understand data that combine ensemble feature selection approach with either concept lattices or statistic techniques. The latter solutions help discovering all relevant features and organizing them into hierarchy according to their concurrencies in the selected subsets of features. Moreover, we have addressed the problem of clustering-based analysis of data provided with multiple labels. The proposed approach uses new measures that extend the scope of the recall and precision measures in information retrieval (IR) to the processing of multi-label data. Experiments have been carried out on data pertaining to geographical information system and documentary system have highlighted the accuracy of our approach for knowledge extraction

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted

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Martin, Pierre-Etienne. "Détection et classification fines d'actions à partir de vidéos par réseaux de neurones à convolutions spatio-temporelles : Application au tennis de table." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0313.

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La reconnaissance des actions à partir de vidéos est l'un des principaux problèmes de vision par ordinateur. Malgré des recherches intensives, la différenciation et la reconnaissance d'actions similaires restent un défi. Cette thèse porte sur la classification des gestes sportifs à partir de vidéos, avec comme cadre applicatif le tennis de table.Nous proposons une méthode d’apprentissage profond pour segmenter et classifier automatiquement les différents coup de Tennis de Table. Notre objectif est de concevoir un système intelligent permettant d'analyser les performances des élèves pongistes, et de donner la possibilité à l’entraîneur d'adapter ses séances d'entraînement pour améliorer leurs performances.Dans ce but, nous avons élaboré la base de données “TTStroke-21”, constituée de clips vidéo d'exercices de tennis de table, enregistrés par les étudiants de la faculté de sport de l'Université de Bordeaux – STAPS. Cette base de données a ensuite été annotée par des professionnels du domaine à l'aide d'une plateforme crowdsourcing. Les annotations consistent en une description des coups effectués (début, fin et type de coup). Au total, 20 différents coups de tennis de table sont considérés plus une classe de rejet.La reconnaissance des actions similaires présente des différences avec la reconnaissance d’actions classique. En effet, dans les bases de données classiques, le contexte de l’arrière plan fournit souvent des informations discriminantes que les méthodes peuvent utiliser pour classer l'action plutôt que de se concentrer sur l'action elle-même. Dans notre cas, la similarité entre classes est élevée, les caractéristiques visuelles discriminantes sont donc plus difficiles à extraire et le mouvement joue un rôle clef dans la caractérisation de l’action.Dans cette thèse, nous introduisons un réseau de neurones spatio-temporel convolutif avec une architecture Jumelle. Ce réseau d'apprentissage profond prend comme entrées une séquence d'images RVB et son flot optique estimé. Les données RVB permettent à notre modèle de capturer les caractéristiques d'apparence tandis que le flot optique capture les caractéristiques de mouvement. Ces deux flux sont traités en parallèle à l'aide de convolutions 3D, et sont fusionnés à la dernière étape du réseau. Les caractéristiques spatio-temporelles extraites dans le réseau permettent une classification efficace des clips vidéo de TTStroke-21. Notre méthode obtient une performance de classification de 93.2% sur l'ensemble des données tests. Appliquée à la tâche jointe de détection et de classification, notre méthode atteint une précision de 82.6%.Nous étudions les performances en fonction des types de données utilisés en entrée et la manière de les fusionner. Différents estimateurs de flot optique ainsi que leur normalisation sont testés afin d’améliorer la précision. Les caractéristiques de chaque branche de notre architecture sont également analysées afin de comprendre le chemin de décision de notre modèle. Enfin, nous introduisons un mécanisme d'attention pour aider le modèle à se concentrer sur des caractéristiques discriminantes et aussi pour accélérer le processus d’entraînement. Nous comparons notre modèle avec d'autres méthodes sur TTStroke-21 et le testons sur d'autres ensembles de données. Nous constatons que les modèles fonctionnant bien sur des bases de données d’actions classiques ne fonctionnent pas toujours aussi bien sur notre base de données d'actions similaires.Les travaux présentés dans cette thèse ont été validés par des publications dans une revue internationale, cinq papiers de conférences internationales, deux papiers d’un workshop international et une tâche reconductible dans le workshop MediaEval où les participants peuvent appliquer leurs méthodes de reconnaissance d'actions à notre base de données TTStroke-21. Deux autres papiers de workshop internationaux sont en cours de préparation, ainsi qu'un chapitre de livre Action recognition in videos is one of the key problems in visual data interpretation. Despite intensive research, differencing and recognizing similar actions remains a challenge. This thesis deals with fine-grained classification of sport gestures from videos, with an application to table tennis.In this manuscript, we propose a method based on deep learning for automatically segmenting and classifying table tennis strokes in videos. Our aim is to design a smart system for students and teachers for analyzing their performances. By profiling the players, a teacher can therefore tailor the training sessions more efficiently in order to improve their skills. Players can also have an instant feedback on their performances.For developing such a system with fine-grained classification, a very specific dataset is needed to supervise the learning process. To that aim, we built the “TTStroke-21” dataset, which is composed of 20 stroke classes plus a rejection class. The TTStroke-21 dataset comprises video clips of recorded table tennis exercises performed by students at the sport faculty of the University of Bordeaux - STAPS. These recorded sessions were annotated by professional players or teachers using a crowdsourced annotation platform. The annotations consist in a description of the handedness of the player and information for each stroke performed (starting and ending frames, class of the stroke).Fine-grained action recognition has some notable differences with coarse-grained action recognition. In general, datasets used for coarse-grained action recognition, the background context often provides discriminative information that methods can use to classify the action, rather than focusing on the action itself. In fine-grained classification, where the inter-class similarity is high, discriminative visual features are harder to extract and the motion plays a key role for characterizing an action.In this thesis, we introduce a Twin Spatio-Temporal Convolutional Neural Network. This deep learning network takes as inputs an RGB image sequence and its computed Optical Flow. The RGB image sequence allows our model to capture appearance features while the optical flow captures motion features. Those two streams are processed in parallel using 3D convolutions, and fused at the last stage of the network. Spatio-temporal features extracted in the network allow efficient classification of video clips from TTStroke-21. Our method gets an average classification performance of 87.3% with a best run of 93.2% accuracy on the test set. When applied on joint detection and classification task, the proposed method reaches an accuracy of 82.6%.A systematic study of the influence of each stream and fusion types on classification accuracy has been performed, giving clues on how to obtain the best performances. A comparison of different optical flow methods and the role of their normalization on the classification score is also done. The extracted features are also analyzed by back-tracing strong features from the last convolutional layer to understand the decision path of the trained model. Finally, we introduce an attention mechanism to help the model focusing on particular characteristic features and also to speed up the training process. For comparison purposes, we provide performances of other methods on TTStroke-21 and test our model on other datasets. We notice that models performing well on coarse-grained action datasets do not always perform well on our fine-grained action dataset.The research presented in this manuscript was validated with publications in one international journal, five international conference papers, two international workshop papers and a reconductible task in MediaEval workshop in which participants can apply their action recognition methods to TTStroke-21. Two additional international workshop papers are in process along with one book chapter

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.

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Resumen

Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted

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Ibbou, Smaïl. "Classification, analyse des correspondances et methodes neuronales." Paris 1, 1998. http://www.theses.fr/1998PA010020.

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Ce travail traite des contributions que peuvent apporter les techniques neuronales au domaine de l'analyse des données et plus particulièrement a la classification et à l'analyse des correspondances. Ce document peut être découpé en trois parties : - La première partie aborde le problème complexe du choix du nombre pertinent de classes à retenir dans une classification de données. Pour cela, nous étudions un algorithme de fusion de données dans rd propose par Y. F Wong en 1993. La méthode se base sur la minimisation de l'énergie libre qui est souvent utilisée en mécanique statistique. Nous apportons une formalisation rigoureuse du problème ainsi que l'étude complète de l'algorithme dans le cas ou D est égal à un. - La seconde partie est consacrée à l'utilisation de l'algorithme de Kohonen dans le cas de données incomplètes. Nous proposons l'adaptation de la méthode ainsi qu'une étude empirique sur la robustesse de l'algorithme de Kohonen face aux données manquantes. L'étude empirique est menée sur des exemples simulés et réels en regardant d'une part les désorganisations du réseau et d'autre part en mesurant des erreurs ad hoc. On définit également une méthode d'estimation des données manquantes. - Dans la troisième partie on présente deux méthodes originales pour le traitement des variables qualitatives via l'algorithme de Kohonen. Baptisées kacm 1 et kacm II, ces deux algorithmes permettent de réaliser l'analogue d'une analyse des correspondances multiples en classant les modalités des variables et les individus sur une même carte de Kohonen.

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Firmin, Christian. "Optimisation des réseaux de neurones à fonctions radiales de base par critères informationnels : application à la détection de défauts en production de bouteilles." Lille 1, 1997. http://www.theses.fr/1997LIL10048.

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Resumen

Cette étude porte sur les réseaux de neurones à fonctions radiales de base pour la classification automatique. Ces réseaux sont attractifs grâce à leurs structures étroitement liées aux approches statistiques de classification. Dans un premier temps, nous présentons les méthodes métriques et probabilistes pour la classification non supervisée. Ces approches sont vues sous un aspect stochastique adapté à l'apprentissage des réseaux de neurones. Nous mettons en évidence les avantages et inconvénients de ces deux types d'approche pour proposer un algorithme d'apprentissage robuste et rapide. Dans la deuxième partie nous utilisons des critères informationnels en vue de limiter la complexité d'un réseau de neurones à fonctions radiales de base. Nous développons, également, un réseau à architecture évolutive qui permet de s'affranchir de la connaissance a priori du nombre et de la forme des classes présentes dans l'ensemble d'observations. La classification des observations est obtenue par segmentation itérative de la fonction de densité de probabilité estimée par le réseau. La dernière partie de ce mémoire est consacrée à la conception d'un système de détection automatique de défauts sur des bouteilles en verre. Nous présentons la démarche adoptée qui inclut l'extraction et la sélection d'attributs caractéristiques ainsi que la conception d'un réseau de neurones avec options de rejets.

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Brooks, Daniel. "Deep Learning and Information Geometry for Time-Series Classification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS276.

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L’apprentissage automatique, et en particulier l’apprentissage profond, unit un arsenal d’outillages puissants pour modeler et étudier les distributions statistiques sous-jacentes aux données, permettant ainsi l’extraction d’informations sémantiquement valides et interprétables depuis des séquences tabulaires de nombres par ailleurs indigestes à l’œil humain. Bien que l’apprentissage fournisse une solution générique à la plupart des problèmes, certains types de données présentent une riche structure issue de phénomènes physiques: les images ont la localité spatiale, les sons la séquentialité temporelle, le radar la structure temps-fréquence. Il est à la fois intuitif et démontrable qu’il serait bénéfique d’exploiter avec astucieuse ces formations fondatrices au sein même des modèles d’apprentissage. A l’instar des architectures convolutives pour les images, les propriétés du signal peuvent être encodées et utilisées dans un réseau de neurones adapté, avec pour but l’apprentissage de modèles plus efficaces, plus performants. Spécifiquement, nous œuvrerons à intégrer dans la conception nos modèles profonds pour la classification de séries temporelles des sur leurs structures sous-jacentes, à savoir le temps, la fréquence, et leur nature proprement complexe. En allant plus loin dans une veine similaire, l’on peut s’atteler à la tâche d’étudier non pas le signal en tant que tel, mais bel et bien la distribution statistique dont il est issu. Dans ce scénario, les familles Gaussiennes constituent un candidat de choix. Formellement, la covariance des vecteurs de données caractérisent entièrement une telle distribution, pour peu qu’on la considère, à peu de frais, centrée; le développement d’algorithmes d’apprentissage, notamment profonds, sur des matrices de covariance, sera ainsi un thème central de cette thèse. L’espace des distributions diverge de manière fondamentale des espaces Euclidiens plats; il s’agit en fait de variétés Riemanniennes courbes, desquelles il conviendra de respecter la géométrie mathématique intrinsèque. Spécifiquement, nous contribuons à des architectures existantes par la création de nouvelles couches inspirées de la géométrie de l’information, notamment une couche de projection sensible aux données, et une couche inspirée de l’algorithme classique de la Batch Normalization. La validation empirique de nos nouveaux modèles se fera dans trois domaines différents: la reconnaissance d’émotions par vidéo, d’action par squelettes, avec une attention toute particulière à la classification de drones par signal radar micro-Doppler. Enfin, nous proposerons une librairie PyTorch aidant à la reproduction des résultats et la facilité de ré-implémentationdes algorithmes proposés Machine Learning, and in particular Deep Learning, is a powerful tool to model and study the intrinsic statistical foundations of data, allowing the extraction of meaningful, human-interpretable information from otherwise unpalatable arrays of floating points. While it provides a generic solution to many problems, some particular data types exhibit strong underlying physical structure: images have spatial locality, audio has temporal sequentiality, radar has time-frequency structure. Both intuitively and formally, there can be much to gain in leveraging this structure by adapting the subsequent learning models. As convolutional architectures for images, signal properties can be encoded and harnessed within the network. Conceptually, this would allow for a more intrinsic handling of the data, potentially leading to more efficient learning models. Thus, we will aim to use known structures in the signals as model priors. Specifically, we build dedicated deep temporal architectures for time series classification, and explore the use of complex values in neural networks to further refine the analysis of structured data. Going even further, one may wish to directly study the signal’s underlying statistical process. As such, Gaussian families constitute a popular candidate. Formally, the covariance of the data fully characterizes such a distribution; developing Machine Learning algorithms on covariance matrices will thus be a central theme throughout this thesis. Statistical distributions inherently diverge from the Euclidean framework; as such, it is necessary to study them on the appropriate, curved Riemannian manifold, as opposed to a flat, Euclidean space. Specifically, we contribute to existing deep architectures by adding normalizations in the form of data-aware mappings, and a Riemannian Batch Normalization algorithm. We showcase empirical validation through a variety of different tasks, including emotion and action recognition from video and Motion Capture data, with a sharpened focus on micro-Doppler radar data for Non-Cooperative Target Recognition drone recognition. Finally, we develop a library for the Deep Learning framework PyTorch, to spur reproducibility and ease of use

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Rouzier, Sophie. "Réseaux neuronaux et modularité." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0032.

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Face a un probleme complexe, deux types de strategies peuvent etre envisagees : - la premiere consiste a utiliser differentes methodes pour resoudre le probleme global, - la deuxieme consiste a faire cooperer plusieurs methodes specialisees sur differents sous-problemes. Une architecture neuronale adoptant l'une ou l'autre de ces strategies fait preuve de modularite dans la mesure ou d'une part chaque module represente une methode, et d'autre part le traitement de l'ensemble resulte de la cooperation de l'ensemble des modules. Un des buts de ces architectures est l'amelioration des performances par rapport a un modele non modulaire. Dans le premier cas, cette amelioration est obtenue en reduisant le risque d'engendrer des erreurs. Dans le deuxieme cas, elle est obtenue par reduction de la complexite : le probleme est decompose en sous-problemes plus simples, chaque sous-probleme etant resolu par un module neuronal. Nous avons etudie dans cette these les architectures neuronales modulaires, et plus particulierement, pour chacune des deux strategies pre-citees, les techniques de repartition et de cooperation entre les differents modules. Un nouveau systeme modulaire nomme milsys (modular incremental learning system) a ete realise. Ce systeme est egalement incremental : il commence son apprentissage avec une architecture minimale, puis ajoute des modules en cours d'apprentissage. Il a ete teste sur des problemes jouets et un probleme reel, celui de l'association de pistes dans le domaine de la detection aeronavale (probleme complexe de classification). Les resultats obtenus montrent que milsys presente des proprietes interessantes : - il ajoute le nombre de modules necessaires, et construit ainsi une architecture adaptee au probleme. - l'architecture se construit d'elle-meme : il devient donc inutile de specifier une architecture a priori (qui peut etre soit trop lourde, soit insuffisante, surtout si l'on ne dispose d'aucune connaissance a priori sur le probleme). - il represente une source de connaissance : l'analyse des roles de chacun des modules apres apprentissage permet de determiner comment a ete faite la decomposition du probleme en sous-problemes, et fournit ainsi une information interessante sur le probleme. - il presente en plus tous les avantages d'un systeme modulaire par rapport a un systeme non modulaire : une plus grande capacite a resoudre un probleme complexe, de meilleures performances, et une plus grande facilite de modification.

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Briquet-Kerestedjian, Nolwenn. "Impact detection and classification for safe physical Human-Robot Interaction under uncertainties." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC038/document.

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La problématique traitée dans cette thèse vise à développer une stratégie efficace de détection et de classification des impacts en présence d'incertitudes de modélisation du robot et de son environnement et en utilisant un nombre minimal de capteurs, notamment en l'absence de capteur d’effort.La première partie de la thèse porte sur la détection d'un impact pouvant avoir lieu à n'importe quel endroit du bras robotique et à n'importe quel moment de sa trajectoire. Les méthodes de détection d’impacts sont généralement basées sur un modèle dynamique du système, ce qui les rend sujettes au compromis entre sensibilité de détection et robustesse aux incertitudes de modélisation. A cet égard, une méthodologie quantitative a d'abord été mise au point pour rendre explicite la contribution des erreurs induites par les incertitudes de modèle. Cette méthodologie a été appliquée à différentes stratégies de détection, basées soit sur une estimation directe du couple extérieur, soit sur l'utilisation d'observateurs de perturbation, dans le cas d’une modélisation parfaitement rigide ou à articulations flexibles. Une comparaison du type et de la structure des erreurs qui en découlent et de leurs conséquences sur la détection d'impacts en a été déduite. Dans une deuxième étape, de nouvelles stratégies de détection d'impacts ont été conçues: les effets dynamiques des impacts sont isolés en déterminant la marge d'erreur maximale due aux incertitudes de modèle à l’aide d’une approche stochastique.Une fois l'impact détecté et afin de déclencher la réaction post-impact du robot la plus appropriée, la deuxième partie de la thèse aborde l'étape de classification. En particulier, la distinction entre un contact intentionnel (l'opérateur interagit intentionnellement avec le robot, par exemple pour reconfigurer la tâche) et un contact non-désiré (un sujet humain heurte accidentellement le robot), ainsi que la localisation du contact sur le robot, est étudiée en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé et plus spécifiquement des réseaux de neurones feedforward. La généralisation à plusieurs sujet humains et à différentes trajectoires du robot a été étudiée The present thesis aims to develop an efficient strategy for impact detection and classification in the presence of modeling uncertainties of the robot and its environment and using a minimum number of sensors, in particular in the absence of force/torque sensor.The first part of the thesis deals with the detection of an impact that can occur at any location along the robot arm and at any moment during the robot trajectory. Impact detection methods are commonly based on a dynamic model of the system, making them subject to the trade-off between sensitivity of detection and robustness to modeling uncertainties. In this respect, a quantitative methodology has first been developed to make explicit the contribution of the errors induced by model uncertainties. This methodology has been applied to various detection strategies, based either on a direct estimate of the external torque or using disturbance observers, in the perfectly rigid case or in the elastic-joint case. A comparison of the type and structure of the errors involved and their consequences on the impact detection has been deduced. In a second step, novel impact detection strategies have been designed: the dynamic effects of the impacts are isolated by determining the maximal error range due to modeling uncertainties using a stochastic approach.Once the impact has been detected and in order to trigger the most appropriate post-impact robot reaction, the second part of the thesis focuses on the classification step. In particular, the distinction between an intentional contact (the human operator intentionally interacts with the robot, for example to reconfigure the task) and an undesired contact (a human subject accidentally runs into the robot), as well as the localization of the contact on the robot, is investigated using supervised learning techniques and more specifically feedforward neural networks. The challenge of generalizing to several human subjects and robot trajectories has been investigated

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Cabanes, Emmanuel. "Traitement et analyse des données acquises par spectrométrie de résonance magnétique in vivo : Evaluation de la méthode HSLVD et de la classification par réseaux de neurones." Aix-Marseille 2, 2001. http://www.theses.fr/2001AIX22008.

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Vodenicarevic, Damir. "Rhythms and oscillations : a vision for nanoelectronics." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS518/document.

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Avec l'avènement de l'"intelligence artificielle", les ordinateurs, appareils mobiles et objets connectés sont amenés à dépasser les calculs arithmétiques et logiques pour lesquels ils ont été optimisés durant des décennies, afin d'effectuer des tâches "cognitives" telles que la traduction automatique ou la reconnaissance d'images et de voix, et pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. Ainsi, un super-calculateur peut-il consommer des mégawatts pour effectuer des tâches que le cerveau humain traite avec 20 watt. Par conséquent, des système de calcul alternatifs inspirés du cerveau font l'objet de recherches importantes. En particulier, les oscillations neurales semblant être liées à certains traitements de données dans le cerveau ont inspiré des approches détournant la physique complexe des réseaux d'oscillateurs couplés pour effectuer des tâches cognitives efficacement. Cette thèse se fonde sur les avancées récentes en nano-technologies permettant la fabrication de nano-oscillateurs hautement intégrables pour proposer et étudier de nouvelles architectures neuro-inspirées de classification de motifs exploitant la dynamique des oscillateurs couplés et pouvant être implémentées sur puce With the advent of "artificial intelligence", computers, mobile devices and other connected objects are being pushed beyond the realm of arithmetic and logic operations, for which they have been optimized over decades, in order to process "cognitive" tasks such as automatic translation and image or voice recognition, for which they are not the ideal substrate. As a result, supercomputers may require megawatts to process tasks for which the human brain only needs 20 watt. This has revived interest into the design of alternative computing schemes inspired by the brain. In particular, neural oscillations that appear to be linked to computational activity in the brain have inspired approaches leveraging the complex physics of networks of coupled oscillators in order to process cognitive tasks efficiently. In the light of recent advances in nano-technology allowing the fabrication of highly integrable nano-oscillators, this thesis proposes and studies novel neuro-inspired oscillator-based pattern classification architectures that could be implemented on chip

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Ben, Mustapha Zied. "Télédétection des groupes phytoplanctoniques via l'utilisation conjointe de mesures satellites, in situ et d'une méthode de classification automatique." Thesis, Littoral, 2013. http://www.theses.fr/2013DUNK0405/document.

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Resumen

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

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Chiaroni, Florent. "Weakly supervised learning for image classification and potentially moving obstacles analysis." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASC006.

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Dans le contexte des applications de perception pour le véhicule à conduite déléguée, l’intérêt pour les approches d’apprentissage automatique a continuellement augmenté pendant cette dernière décennie. Cependant, lorsque ces approches doivent être discriminatives, elle nécessitent généralement d’apprendre sur des données manuellement annotées. L’annotation manuelle a un coût non négligeable, tandis que les données non annotées peuvent être facilement obtenues dans le contexte d’un véhicule autonome équipé de capteurs. Il se trouve qu’une catégorie de stratégies d’apprentissage, dite d’apprentissage faiblement supervisé, permet d’exploiter des données partiellement labélisées. Ainsi, nous avons pour objectif dans cette thèse de réduire autant que possible le besoin de labélisation manuelle en proposant des techniques d’apprentissage faiblement supervisées In the context of autonomous vehicle perception, the interest of the research community for deep learning approaches has continuously grown since the last decade. This can be explained by the fact that deep learning techniques provide nowadays state-of-the-art prediction performances for several computer vision challenges. More specifically, deep learning techniques can provide rich semantic information concerning the complex visual patterns encountered in autonomous driving scenarios. However, such approaches require, as their name implies, to learn on data. In particular, state-of-the-art prediction performances on discriminative tasks often demand hand labeled data of the target application domain. Hand labeling has a significant cost, while, conversely, unlabeled data can be easily obtained in the autonomous driving context. It turns out that a category of learning strategies, referred to as weakly supervised learning, enables to exploit partially labeled data. Therefore, we aim in this thesis at reducing as much as possible the hand labeling requirement by proposing weakly supervised learning techniques.We start by presenting a type of learning methods which are self-supervised. They consist of substituting hand-labels by upstream techniques able to automatically generate exploitable training labels. Self-supervised learning (SSL) techniques have proven their usefulness in the past for offroad obstacles avoidance and path planning through changing environments. However, SSL techniques still leave the door open for detection, segmentation, and classification of static potentially moving obstacles.Consequently, we propose in this thesis three novel weakly supervised learning methods with the final goal to deal with such road users through an SSL framework. The first two proposed contributions of this work aim at dealing with partially labeled image classification datasets, such that the labeling effort can be only focused on our class of interest, the positive class. Then, we propose an approach which deals with training data containing a high fraction of wrong labels, referred to as noisy labels. Next, we demonstrate the potential of such weakly supervised strategies for detection and segmentation of potentially moving obstacles

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Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thématique d'un corpus, en construisant des espaces sémantiques de grande dimension. D'autre part, elle vise au suivi dynamique des thématiques qui constitue un réel défi scientifique, notamment en raison du passage à l'échelle. La seconde partie de la thèse traite de manière holistique la page d'un document numérisé sans aucune intervention préalable. Le but est d'apprendre automatiquement des représentations du trait de l'écriture ou du tracé d'un certain script par rapport au tracé d'un autre script. Il faut dans ce cadre tenir compte de l'environnement où se trouve le tracé : image, artefact, bruits dus à la détérioration de la qualité du papier, etc. Notre approche propose un empilement de réseaux de neurones auto-encodeurs afin de fournir une représentation alternative des données reçues en entrée Different disciplines in the humanities, such as philology or palaeography, face complex and time-consuming tasks whenever it comes to examining the data sources. The introduction of computational approaches in humanities makes it possible to address issues such as semantic analysis and systematic archiving. The conceptual models developed are based on algorithms that are later hard coded in order to automate these tedious tasks. In the first part of the thesis we propose a novel method to build a semantic space based on topics modeling. In the second part and in order to classify historical documents according to their script. We propose a novel representation learning method based on stacking convolutional auto-encoder. The goal is to automatically learn plot representations of the script or the written language

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Cholet, Stéphane. "Evaluation automatique des états émotionnels et dépressifs : vers un système de prévention des risques psychosociaux." Thesis, Antilles, 2019. http://www.theses.fr/2019ANTI0388/document.

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Les risques psychosociaux sont un enjeu de santé publique majeur, en particulier à cause des troubles qu'ils peuvent engendrer : stress, changements d'humeurs, burn-out, etc. Bien que le diagnostic de ces troubles doive être réalisé par un professionel, l'Affective Computing peut apporter une contribution en améliorant la compréhension des phénomènes. L'Affective Computing (ou Informatique Affective) est un domaine pluridisciplinaire, faisant intervenir des concepts d'Intelligence Artificielle, de psychologie et de psychiatrie, notamment. Dans ce travail de recherche, on s'intéresse à deux éléments pouvant faire l'objet de troubles : l'état émotionnel et l'état dépressif des individus.Le concept d'émotion couvre un très large champ de définitions et de modélisations, pour la plupart issues de travaux en psychiatrie ou en psychologie. C'est le cas, par exemple, du circumplex de Russell, qui définit une émotion comme étant la combinaison de deux dimensions affectives, nommées valence et arousal. La valence dénote le caractère triste ou joyeux d'un individu, alors que l'arousal qualifie son caractère passif ou actif. L'évaluation automatique des états émotionnels a suscité, dans la dernière décénie, un regain d'intérêt notable. Des méthodes issues de l'Intelligence Artificielle permettent d'atteindre des performances intéressantes, à partir de données capturées de manière non-invasive, comme des vidéos. Cependant, il demeure un aspect peu étudié : celui des intensités émotionnelles, et de la possibilité de les reconnaître. Dans cette thèse, nous avons exploré cet aspect au moyen de méthodes de visualisation et de classification pour montrer que l'usage de classes d'intensités émotionnelles, plutôt que de valeurs continues, bénéficie à la fois à la reconnaissance automatique et à l'interprétation des états.Le concept de dépression connaît un cadre plus strict, dans la mesure où c'est une maladie reconnue en tant que telle. Elle atteint les individus sans distinction d'âge, de genre ou de métier, mais varie en intensité ou en nature des symptômes. Pour cette raison, son étude tant au niveau de la détection que du suivi, présente un intérêt majeur pour la prévention des risques psychosociaux.Toutefois, son diagnostic est rendu difficile par le caractère parfois anodin des symptômes et par la démarche souvent délicate de consulter un spécialiste. L'échelle de Beck et le score associé permettent, au moyen d'un questionnaire, d'évaluer la sévérité de l'état dépressif d'un individu. Le système que nous avons développé est capable de reconnaître automatiquement le score dépressif d'un individu à partir de vidéos. Il comprend, d'une part, un descripteur visuel spatio-temporel bas niveau qui quantifie les micro et les macro-mouvements faciaux et, d'autre part, des méthodes neuronales issues des sciences cognitives. Sa rapidité autorise des applications de reconnaissance des états dépressifs en temps réel, et ses performances sont intéressantes au regard de l'état de l'art. La fusion des modalités visuelles et auditives a également fait l'objet d'une étude, qui montre que l'utilisation de ces deux canaux sensoriels bénéficie à la reconnaissance des états dépressifs.Au-delà des performances et de son originalité, l'un des points forts de ce travail de thèse est l'interprétabilité des méthodes. En effet, dans un contexte pluridisciplinaire tel que celui posé par l'Affective Computing, l'amélioration des connaissances et la compréhension des phénomènes étudiés sont des aspects majeurs que les méthodes informatiques sous forme de "boîte noire" ont souvent du mal à appréhender Psychosocial risks are a major public health issue, because of the disorders they can trigger : stress, mood swings, burn-outs, etc. Although propoer diagnosis can only be made by a healthcare professionnel, Affective Computing can make a contribution by improving the understanding of the phenomena. Affective Computing is a multidisciplinary field involving concepts of Artificial Intelligence, psychology and psychiatry, among others. In this research, we are interested in two elements that can be subject to disorders: the emotional state and the depressive state of individuals.The concept of emotion covers a wide range of definitions and models, most of which are based on work in psychiatry or psychology. A famous example is Russell's circumplex, which defines an emotion as the combination of two emotional dimensions, called valence and arousal. Valence denotes an individual's sad or joyful character, while arousal denotes his passive or active character. The automatic evaluation of emotional states has generated a significant revival of interest in the last decade. Methods from Artificial Intelligence allow to achieve interesting performances, from data captured in a non-invasive manner, such as videos. However, there is one aspect that has not been studied much: that of emotional intensities and the possibility of recognizing them. In this thesis, we have explored this aspect using visualization and classification methods to show that the use of emotional intensity classes, rather than continuous values, benefits both automatic recognition and state interpretation.The concept of depression is more strict, as it is a recognized disease as such. It affects individuals regardless of age, gender or occupation, but varies in intensity or nature of symptoms. For this reason, its study, both at the level of detection and monitoring, is of major interest for the prevention of psychosocial risks.However, his diagnosis is made difficult by the sometimes innocuous nature of the symptoms and by the often delicate process of consulting a specialist. The Beck's scale and the associated score allow, by means of a questionnaire, to evaluate the severity of an individual's state of depression. The system we have developed is able to automatically recognize an individual's depressive score from videos. It includes, on the one hand, a low-level visual spatio-temporal descriptor that quantifies micro and macro facial movements and, on the other hand, neural methods from the cognitive sciences. Its speed allows applications for real-time recognition of depressive states, and its performance is interesting with regard to the state of the art. The fusion of visual and auditory modalities has also been studied, showing that the use of these two sensory channels benefits the recognition of depressive states.Beyond performance and originality, one of the strong points of this thesis is the interpretability of the methods. Indeed, in a multidisciplinary context such as that of Affective Computing, improving knowledge and understanding of the studied phenomena is a key point that usual computer methods implemeted as "black boxes" can't deal with

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Anjum, Ayesha. "Differentiation of alzheimer's disease dementia, mild cognitive impairment and normal condition using PET-FDG and AV-45 imaging : a machine-learning approach." Toulouse 3, 2013. http://thesesups.ups-tlse.fr/2238/.

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Nous avons utilisé l'imagerie TEP avec les traceurs F18-FDG et AV45 en conjonction avec les méthodes de classification du domaine du "Machine Learning". Les images ont été acquises en mode dynamique, une image toutes les 5 minutes. Les données ont été transformées par Analyse en Composantes Principales et Analyse en Composantes Indépendantes. Les images proviennent de trois sources différentes: la base de données ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) et deux protocoles réalisés au sein du centre TEP de l'hôpital Purpan. Pour évaluer la performance de la classification nous avons eu recours à la méthode de validation croisée LOOCV (Leave One Out Cross Validation). Nous donnons une comparaison entre les deux méthodes de classification les plus utilisées, SVM (Support Vector Machine) et les réseaux de neurones artificiels (ANN). La combinaison donnant le meilleur taux de classification semble être SVM et le traceur AV45. Cependant les confusions les plus importantes sont entre les patients MCI et les sujets normaux. Les patients Alzheimer se distinguent relativement mieux puisqu'ils sont retrouvés souvent à plus de 90%. Nous avons évalué la généralisation de telles méthodes de classification en réalisant l'apprentissage sur un ensemble de données et la classification sur un autre ensemble. Nous avons pu atteindre une spécificité de 100% et une sensibilité supérieure à 81%. La méthode SVM semble avoir une meilleure sensibilité que les réseaux de neurones. L'intérêt d'un tel travail est de pouvoir aider à terme au diagnostic de la maladie d'Alzheimer We used PET imaging with tracers F18-FDG and AV45 in conjunction with the classification methods in the field of "Machine Learning". PET images were acquired in dynamic mode, an image every 5 minutes. The images used come from three different sources: the database ADNI (Alzheimer's Disease Neuro-Imaging Initiative, University of California Los Angeles) and two protocols performed in the PET center of the Purpan Hospital. The classification was applied after processing dynamic images by Principal Component Analysis and Independent Component Analysis. The data were separated into training set and test set. To evaluate the performance of the classification we used the method of cross-validation LOOCV (Leave One Out Cross Validation). We give a comparison between the two most widely used classification methods, SVM (Support Vector Machine) and artificial neural networks (ANN) for both tracers. The combination giving the best classification rate seems to be SVM and AV45 tracer. However the most important confusion is found between MCI patients and normal subjects. Alzheimer's patients differ somewhat better since they are often found in more than 90%. We evaluated the generalization of our methods by making learning from set of data and classification on another set. We reached the specifity score of 100% and sensitivity score of more than 81%. SVM method showed a bettrer sensitivity than Artificial Neural Network method. The value of such work is to help the clinicians in diagnosing Alzheimer's disease

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Parfait, Sébastien. "Classification de spectres et recherche de biomarqueurs en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire du proton dans les tumeurs prostatiques." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00596568.

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Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent chez l'homme de plus de 50 ans. Actuellement, les méthodes de dépistage manquent soit de sensibilité, soit de spécificité ou sont désagréables pour le patient. La spectroscopie de résonance magnétique permet l'étude du métabolisme in vivo. L'utilisation d'appareil haut champ (≥3T) permet dorénavant d'analyser la prostate sans antenne endorectale. L'objectif de cette thèse est de créer un système automatique de dépistage de ce cancer en mettant au point une méthode de classification automatique permettant de traiter les données obtenues grâce à la spectroscopie de résonance magnétique. La spectroscopie de résonance magnétique est un phénomène complexe, très sensible aux conditions d'acquisition. Nous avons donc étudié comment améliorer l'acquisition de ce signal. Cependant, même avec une acquisition de très bonne qualité, le signal de résonance magnétique doit subir quelques traitements pour être analysable automatiquement par une méthode de classification. La suite du travail a donc consisté à rechercher les traitements à appliquer pour optimiser les spectres en vue d'une classification. Nous avons alors recherché la méthode de classification optimale pour ce problème. Cet ensemble d'étapes (acquisition du signal, traitement des spectres puis classification des données obtenues) nous permet de mettre en évidence la présence de tumeurs de la prostate avec un taux d'erreur global de moins de 12%. Dans un second temps, nous avons cherché de nouveaux biomarqueurs dans les spectres. Ces biomarqueurs pouvaient être un métabolite précis ou une plage de fréquence correspondant à plusieurs métabolites. Nous n'avons pas trouvé d'attributs plus significatifs que la choline ou le citrate, cependant quelques bandes de fréquence semblent participer à l'amélioration des taux d'erreurs. Enfin, nous avons élargi notre champ d'investigation en tentant d'appliquer ces techniques chez le rat. Des contraintes liées à l'acquisition ne nous ont pas permis d'obtenir suffisamment de spectres dans le cas pré-clinique. Nous avons cependant pu valider la faisabilité de la SRM chez le rongeur et sa pertinence dans le cerveau. La technique doit cependant être améliorée pour pouvoir être validée dans le cas du cancer de la prostate chez le rat.

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Remm, Jean-François. "Extraction de connaissances par réseaux neuronaux : application au domaine du radar." Nancy 1, 1996. http://www.theses.fr/1996NAN10366.

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Actuellement, une avancée majeure des réseaux de neurones artificiels est de ne plus se limiter aux seules fonctions de prétraitement ou de classification et de revendiquer pleinement leur appartenance au domaine de l'intelligence artificielle. Plus particulièrement, au-delà de l'utilisation d'une boite noire pour classer ou identifier des données, on cherche à comprendre comment les réseaux de neurones pourraient apporter leur contribution à l'extraction de connaissances d'une base de données et étendre ainsi leur domaine de compétence. Notre travail se situe donc dans un domaine actuellement en plein essor qui consiste à ajouter aux propriétés naturellement adaptatives des réseaux de neurones artificiels des capacités de plus haut niveau de manipulation symbolique. Nous nous sommes en particulier intéressés au domaine du traitement de données radar. Pour notre problème, les réseaux de neurones artificiels, testes extensivement sous différentes versions (réseaux prototypaux, cartes auto-organisatrices, réseaux multi-couches) se sont rapidement révélés être des outils efficaces de classification dont les performances dépassent les meilleurs outils statistiques utilises par les radaristes. Au-delà de ces bons résultats, les radaristes désiraient aussi acquérir une meilleure connaissance de leurs données et comprendre sur quels critères les réseaux de neurones artificiels se fondaient pour réaliser leur tâche. Nous avons donc utilise et amélioré des outils d'élagage de réseaux, qui consistent à retirer des connexions superflues ou redondantes tout en conservant de bonnes performances. Nous obtenons ainsi des réseaux faiblement connectés à partir desquels nous proposons différentes méthodes d'extraction de connaissances. Ces connaissances s'expriment sous forme de règles ou de définitions d'indices extraits. Cette approche se focalise sur l'utilisation des réseaux de neurones artificiels comme outils pour extraire des connaissances sub-symboliques dans un domaine où l'expertise n'existe pas. En perspective de ces travaux, nous proposons des stratégies pour coupler cette approche à des systèmes classiques d'intelligence artificielle

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Bouju, Alain. "Etiquetage et poursuite de points caractéristiques d'un objet 3D par des méthodes connexionistes." Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0017.

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Cette thèse porte sur la poursuite et l'étiquetage des points caractéristiques d'un objet en déplacement. Pour cet objectif nous avons fait coopérer trois réseaux connexionnistes. Nous avons d'abord utilisé un algorithme de classification non supervisé. Puis nous avons utilisé et adapté un algorithme de diagnostic pour améliorer la classification. Finalement, en nous inspirant des techniques d'optimisation utilisées pour résoudre le problème du voyageur de commerce, nous avons développé un algorithme permettant d'associer deux ensembles de points en minimisant les déformations. Nous avons utilisé avec de bons résultats ces algorithmes pour le suivi des points caractéristiques d'un avion et nous avons appliqué l'algorithme d'association de points pour différents types d'images. Nous avons fait des essais sur des images satellitaires, des images R. M. N. Et des images d'objets.

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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.

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La classification de séries temporelles a suscité beaucoup d’intérêt au cours des dernières années en raison de ces nombreuses applications. Nous commençons par proposer la méthode Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) qui utilise des descripteurs locaux basés sur la méthode SIFT, adaptés pour les données en une dimension et extraits à intervalles réguliers. Des expériences approfondies montrent que notre méthode D-BoTSW surpassent de façon significative presque tous les classificateurs de référence comparés. Ensuite, nous proposons un nouvel algorithmebasé sur l’algorithme Learning Time Series Shapelets (LTS) que nous appelons Adversarially- Built Shapelets (ABS). Cette méthode est basée sur l’introduction d’exemples adversaires dans le processus d’apprentissage de LTS et elle permet de générer des shapelets plus robustes. Des expériences montrent une amélioration significative de la performance entre l’algorithme de base et notre proposition. En raison du manque de jeux de données labelisés, formatés et disponibles enligne, nous utilisons deux jeux de données appelés TiSeLaC et Brazilian-Amazon Time Series Classification (TSC) has received an important amount of interest over the past years due to many real-life applications. In this PhD, we create new algorithms for TSC, with a particular emphasis on Remote Sensing (RS) time series data. We first propose the Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) method that uses dense local features based on SIFT features for 1D data. Extensive experiments exhibit that D-BoTSW significantly outperforms nearly all compared standalone baseline classifiers. Then, we propose an enhancement of the Learning Time Series Shapelets (LTS) algorithm called Adversarially-Built Shapelets (ABS) based on the introduction of adversarial time series during the learning process. Adversarial time series provide an additional regularization benefit for the shapelets and experiments show a performance improvementbetween the baseline and our proposed framework. Due to the lack of available RS time series datasets,we also present and experiment on two remote sensing time series datasets called TiSeLaCand Brazilian-Amazon

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Haj, Hassan Hawraa. "Détection et classification temps réel de biocellules anormales par technique de segmentation d’images." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0043.

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Le développement de méthodes de la détection en temps réel de cellules anormales (pouvant être considérées comme des cellules cancéreuses) par captures et traitements bio-images sont des axes de recherche importants dans le domaine biomédical car cela contribue à diagnostiquer un cancer. C’est dans ce contexte que se situe ces travaux de thèse. Plus précisément, les travaux présentés dans ce manuscrit, se focalise sur le développement de procédures de lecture, de détection et de classification automatiques de bio-images de cellules anormales considérées comme des cellules cancéreuses. Par conséquent, une première étape du travail à consister à déterminer une solution de détection, à partir d’images microscopiques multispectrales permettant une répétitivité d’images sur une gamme de longueurs d'ondes de certains types de bio-images anormales associées à différents stades ou évolutions de cellules cancéreuses. L’approche développée dans ces travaux repose sur l’exploitation d’une nouvelle méthode de segmentation basée sur l'intensité de la couleur et pouvant être appliquée sur des séquences d'objets dans une image en reformant de manière adaptative et itérative la localisation et la couverture de contours réels de cellules. Cette étape préalable de segmentation est primordiale et permet une classification des tissus anormaux en utilisant la méthode de réseau de neurones à convolution (CNN) appliqué sur les images microscopiques segmenté de type snake. L’approche permet d’obtenir de bas résultats comparativement à une approche basée sur d’autres méthodes de segmentation de la littérature. En effet, cette méthode de classification atteint des valeurs de performance de 100% pour la phase d’apprentissage et de 99.168 % pour les phases de test. Cette méthode est comparée à différents travaux antérieurs et basée sur différentes fonctionnalités d'extraction, et a prouvé son efficacité par rapport à ces autres méthodes. En terme de perspectives, les travaux futurs visent à valider notre approche sur des ensembles de données plus larges, et à explorer différentes architectures CNN selon différents critères d’optimisation Development of methods for help diagnosis of the real time detection of abnormal cells (which can be considered as cancer cells) through bio-image processing and detection are most important research directions in information science and technology. Our work has been concerned by developing automatic reading procedures of the normal and abnormal bio-images tissues. Therefore, the first step of our work is to detect a certain type of abnormal bio-images associated to many types evolution of cancer within a Microscopic multispectral image, which is an image, repeated in many wavelengths. And using a new segmentation method that reforms itself in an iterative adaptive way to localize and cover the real cell contour, using some segmentation techniques. It is based on color intensity and can be applied on sequences of objects in the image. This work presents a classification of the abnormal tissues using the Convolution neural network (CNN), where it was applied on the microscopic images segmented using the snake method, which gives a high performance result with respect to the other segmentation methods. This classification method reaches high performance values, where it reaches 100% for training and 99.168% for testing. This method was compared to different papers that uses different feature extraction, and proved its high performance with respect to other methods. As a future work, we will aim to validate our approach on a larger datasets, and to explore different CNN architectures and the optimization of the hyper-parameters, in order to increase its performance, and it will be applied to relevant medical imaging tasks including computer-aided diagnosis

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Ben, Naceur Mostefa. "Deep Neural Networks for the segmentation and classification in Medical Imaging." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC2014.

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De nos jours, obtenir une segmentation efficace des tumeurs cérébrales de Glioblastome Multiforme (GBM) dans des images IRM multimodale le plus tôt possible, donne un diagnostic clinique, traitement et suivi précoce. La technique d'IRM est conçue spécifiquement pour fournir aux radiologues des outils puissants de visualisation pour analyser des images médicales, mais le challenge réside dans l'interprétation des images radiologiques avec les données cliniques et pathologiques et leurs causes dans les tumeurs GBM. C'est pourquoi la recherche quantitative en neuroimagerie nécessite souvent une segmentation anatomique du cerveau humain à partir d'images IRM afin d'aider la détection et la segmentation des tumeurs cérébrales. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes automatiques de Deep learning pour la segmentation des tumeurs cérébrales à l'aide des images IRM.Tout d’abord, nous nous intéressons principalement à la segmentation des images IRM des patients atteints des tumeurs GBM en utilisant le Deep learning, en particulier, Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs). Nous proposons deux approches End-to-End DCNNs pour la segmentation automatique des tumeurs cérébrales. La première approche est basée sur la technique pixel-wise et la deuxième approche est basée sur la technique patch-wise. Ensuite, nous prouvons que la deuxième approche est plus efficace en termes de performance de segmentation et de temps de calcul. Nous proposons aussi un nouvel algorithme d'optimisation pour optimiser les hyperparamètres adaptés à la première approche. Deuxièmement, pour améliorer les performances de segmentation des approches proposées, nous proposons de nouveaux pipelines de segmentation des images IRM des patients, où ces pipelines sont basés sur des features extraites de DCNNs et de deux étapes de training. Nous abordons aussi les problèmes liés aux données déséquilibrées en plus les faux positifs et les faux négatifs pour augmenter la sensibilité de segmentation du modèle vers les régions tumorales et la spécificité vers les régions saines. Finalement, les performances et le temps de segmentation des approches et des pipelines proposés sont rapportés avec les méthodes de l'état de l'art sur une base de données accessible au public, annotées par des radiologues et approuvées par des neuroradiologues Nowadays, getting an efficient segmentation of Glioblastoma Multiforme (GBM) braintumors in multi-sequence MRI images as soon as possible, gives an early clinical diagnosis, treatment, and follow-up. The MRI technique is designed specifically to provide radiologists with powerful visualization tools to analyze medical images, but the challenge lies more in the information interpretation of radiological images with clinical and pathologies data and their causes in the GBM tumors. This is why quantitative research in neuroimaging often requires anatomical segmentation of the human brain from MRI images for the detection and segmentation of brain tumors. The objective of the thesis is to propose automatic Deep Learning methods for brain tumors segmentation using MRI images.First, we are mainly interested in the segmentation of patients’ MRI images with GBMbrain tumors using Deep Learning methods, in particular, Deep Convolutional NeuralNetworks (DCNN). We propose two end-to-end DCNN-based approaches for fully automaticbrain tumor segmentation. The first approach is based on the pixel-wise techniquewhile the second one is based on the patch-wise technique. Then, we prove that thelatter is more efficient in terms of segmentation performance and computational benefits. We also propose a new guided optimization algorithm to optimize the suitable hyperparameters for the first approach. Second, to enhance the segmentation performance of the proposed approaches, we propose new segmentation pipelines of patients’ MRI images, where these pipelines are based on deep learned features and two stages of training. We also address problems related to unbalanced data in addition to false positives and false negatives to increase the model segmentation sensitivity towards the tumor regions and specificity towards the healthy regions. Finally, the segmentation performance and the inference time of the proposed approaches and pipelines are reported along with state-of-the-art methods on a public dataset annotated by radiologists and approved by neuroradiologists

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Oukhellou, Latifa. "Paramétrisation et classification de signaux en contrôle non destructif. Application à la reconnaissance des défauts de rails par courants de Foucault." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006600.

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Le travail présenté dans ce mémoire traite d'un dispositif embarqué de détection et de reconnaissance des défauts de rail débouchants. Une structure multicapteur à courants de Foucault permettant le contrôle non destructif de l'intégrité des rails en voie, sans contact et en condition d'exploitation commerciale est détaillée dans le premier chapitre. Les principales options de conception (mesures différentielles, bi-fréquences, blindages...) y sont décrites, et validées a posteriori par des essais sur site dans des conditions de mesure réelles. Une liste des classes de défauts détectables par le capteur a été établie (fissures, écaillages...) ainsi qu'une base de données représentative du site pour la mise au point des traitements haut niveau. La première phase des traitements concerne le mode de représentation des signaux complexes issus du capteur. Cette paramétrisation doit posséder un fort potentiel descriptif tout en restant insensible à certaines opérations sur les signaux définies comme des invariants du problème (retournement, homothéties, lift-off). Une procédure originale de paramétrisation des signatures dénommée "Descripteurs de Fourier Modifiés", a été mise au point et comparée à des paramétrisations de type autorégressive. Sur l'ensemble des paramètres d'une signature, une sélection doit ensuite être effectuée en termes de pertinence à la discrimination entre classes. Une méthode d'ordonnancement par orthogonalisation et des méthodes séquentielles constructive et destructive pour le classement des paramètres sont comparées. Différents critères d'arrêt permettent de choisir le nombre réduit de paramètres retenus; des résultats de mise en oeuvre sur la base de données de ces différentes méthodes sont présentés. Le dernier chapitre de ce mémoire traite de la classification neuronale supervisée à l'aide de réseaux de type perceptron multicouche ou de réseaux à fonctions radiales de base. Pour ces deux types de réseaux, des approches globales de classification (discrimination des K classes simultanément) et des approches par partition (problème de classification initial décomposé en sous-problèmes de classification) sont exposées. Des performances de classification sont données pour les deux approches et nous montrons la supériorité de l'approche par partition dans notre application en relation avec la faible dimension de la base de données.

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Herry, Sébastien. "Détection automatique de langue par discrimination d'experts." Paris 6, 2007. http://www.theses.fr/2007PA066101.

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L'objectif du travail présenté dans ce mémoire est de détecter de façon automatique une langue dans un flux audio. Pour cela, nous proposons un modèle qui, à l’instar d’experts bilingues, effectue une discrimination par paires de langues avec pour information discriminante, l’information acoustique. Parmi les contraintes imposées, on notera que le système doit : être temps réel, utiliser des bases sans étiquetage, pouvoir intégrer de nouvelles langues avec un apprentissage minimal. Dans un premier temps nous avons mis en œuvre un système de Détection Automatique de Langue (DAL) reprenant l’état de l’art. Les résultats obtenus sur ce système de référence ont servi de comparaison avec ceux obtenus par les systèmes que nous avons développés. Dans un premier temps nous avons proposé un ensemble de discriminateurs, par paire de langue, basés sur des réseaux de neurones. Le traitement est effectué sur toute la durée du segment de parole. Les résultats obtenus sur ces discriminateurs sont ensuite fusionnés afin de réaliser la détection. Ce modèle a fait l’objet d’un brevet. Nous avons ensuite étudié plus précisément l'influence de différents paramètres tels que le nombre de locuteurs, les variations intra et inter corpus ou encore la robustesse. Puis nous avons comparé la modélisation proposée, c'est-à-dire discriminante, à d'autres modélisations auto-régressive et/ou prédictive. Ce système a ensuite été testé dans le cadre de la campagne d’évaluation internationale organisée par le NIST en décembre 2005. Suite à cette évaluation, à laquelle participaient 17 équipes internationales, nous avons proposé plusieurs améliorations basées sur : une normalisation de la base de données, une modification de la base de locuteurs en apprentissage uniquement, une prise en compte de la durée de la phrase en test En conclusion, le système proposé répond bien aux contraintes imposées puisqu'il est temps réel et n’utilise que l’information acoustique. Il est aussi plus performant que le modèle issu de l'état de l'art. Enfin, il est robuste au bruit, au changement de langue et de corpus d’évaluation The purpose of the presented work in this memoir is to automatically detect language in audio stream. For this we suggest a model which, like bilingual expert, done an discrimination by language pair with only acoustic information. The system have constraint : Operating in real time, Use database without phonetic information, Able to add a new language without retrain all the model In a first time we have done an Automatic language detection system derived from the stat of the art. The results obtained by this system are used as reference for the rest of memoir, and we compare those results with the results obtained by the developed model. In a first time, we propose a set of discriminator, by pair of language, based on neural network. The treatment is done on the whole duration of speech segment. The results of these discriminators are fused to create de detection. This model has a patent. We have study more precisely the influence of different parameter as the number of locator, the variation intra and inter corpus or the hardiness. Next we have compared the proposed modelling based on discrimination, with modelling auto regressive or predictive. This system has been tested with our participation of the international campaign organised by NIST in December 2005. To conclude on this campaign where 17 international teams have participated, we have proposed several improvements as: A normalisation of database, A modification of speaker database for learning only, Increase scores with segment duration. To conclude, the system proposed fulfils the constraints because the system is real time, and use only acoustic information. More over the system is more efficient than the derived model from the stat of the art. At last the model is hardiness for noise, for unknown language, for new evaluation database

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Tomasini, Linda. "Apprentissage d'une représentation statistique et topologique d'un environnement." Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0024.

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Cette thèse porte sur l'apprentissage d'une représentation d'un environnement par un réseau de neurones. L’algorithme d'apprentissage non supervisé que nous proposons est basé sur l'identification d'un mélange de gaussiennes et est mis en œuvre sur une carte topologique du type de celles de Kohonen. Une relation formelle est établie avec les algorithmes de classification automatique floue. Nous traitons ensuite deux applications directes de cet algorithme à la vision artificielle: en segmentation d'images par analyse de texture et en imagerie médicale pour la visualisation de données tomographiques de débit sanguin cérébral. Dans la dernière partie, deux architectures hybrides sont définies dans les buts d'apprendre, respectivement, une suite récurrente et les corrélations entre deux variables représentées sur deux cartes topologiques. Dans les deux cas, l'apprentissage fait coopérer l'algorithme précédent de classification automatique avec une règle d'apprentissage supervisée.

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Bellanger-Dujardin, Anne-Sophie. "Contribution à l'étude de structures neuronales pour la classification de signatures : application au diagnostic de pannes des systèmes industriels et à l'aide au diagnostic médical." Paris 12, 2003. https://athena.u-pec.fr/primo-explore/search?query=any,exact,990002111250204611&vid=upec.

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Le problème du diagnostic se rencontre dans de nombreux domaines, notamment médical et industriel, et l'homme y joue un rôle indispensable. La difficulté majeure de ce problème repose sur la similitude des signatures permettant de faire un diagnostic. De plus, on dispose souvent d’une connaissance empirique du système, et donc, d’un modèle incomplet, nécessitant le recours à un expert. Nos efforts se sont concentrés sur des techniques à base de réseaux de neurones artificiels pour l'aide au diagnostic. En effet, pour les tâches de reconnaissance, de classification et de décision, ces techniques représentent un certain nombre d'avantages par rapport aux approches conventionnelles grâce à leur capacité d'apprentissage et de généralisation. Constatant de plus que les techniques neuronales simples ne permettent pas d'obtenir de bons résultats, nous proposons une structure neuronale hybride. Deux volets ont alors été considérés : l'un biomédical et l'autre, industriel The problem of diagnosis occurs in many fields, especially medical and industrial, where operator has a key role. The major difficulty bound to this problem lies on the resemblance between the signatures which allow to make a diagnosis. Furthermore, we often have an empirical knowledge of the system, and thus, an incomplete model, requiring the appeal to an expert. Our efforts were focused on techniques based on neural techniques for computer aided diagnosis. For the tasks of pattern recognition, classification and decision, the proposed techniques indeed presents a number of advantages over conventional models because of their abilities of learning and generalization. Moreover, noticing that simple neural techniques do not allow obtaining good results, we propose a neural hybrid structure. Two areas of applications have been considered: one linked to the biomedical field and the other concerning the industrial domain

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Monrousseau, Thomas. "Développement du système d'analyse des données recueillies par les capteurs et choix du groupement de capteurs optimal pour le suivi de la cuisson des aliments dans un four." Thesis, Toulouse, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAT0054.

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Dans un monde où tous les appareils électro-ménagers se connectent et deviennent intelligents, il est apparu pour des industriels français le besoin de créer des fours de cuisson innovants capables de suivre l’état de cuisson à cœur de poissons et de viandes sans capteur au contact. Cette thèse se place dans ce contexte et se divise en deux grandes parties. La première est une phase de sélection d’attributs parmi un ensemble de mesures issues de capteurs spécifiques de laboratoire afin de permettre d’appliquer un algorithme de classification supervisée sur trois états de cuisson. Une méthode de sélection basée sur la logique floue a notamment été appliquée pour réduire grandement le nombre de variable à surveiller. La seconde partie concerne la phase de suivi de cuisson en ligne par plusieurs méthodes. Les techniques employées sont une approche par classification sur dix états à cœur, la résolution d’équation de la chaleur discrétisée, ainsi que le développement d’un capteur logiciel basé sur des réseaux de neurones artificiels synthétisés à partir d’expériences de cuisson, pour réaliser la reconstruction du signal de la température au cœur des aliments à partir de mesures disponibles en ligne. Ces algorithmes ont été implantés sur microcontrôleur équipant une version prototype d’un nouveau four afin d’être testés et validés dans le cas d’utilisations réelles In a world where all personal devices become smart and connected, some French industrials created a project to make ovens able detecting the cooking state of fish and meat without contact sensor. This thesis takes place in this context and is divided in two major parts. The first one is a feature selection phase to be able to classify food in three states: under baked, well baked and over baked. The point of this selection method, based on fuzzy logic is to strongly reduce the number of features got from laboratory specific sensors. The second part concerns on-line monitoring of the food cooking state by several methods. These technics are: classification algorithm into ten bake states, the use of a discrete version of the heat equation and the development of a soft sensor based on an artificial neural network model build from cooking experiments to infer the temperature inside the food from available on-line measurements. These algorithms have been implemented on microcontroller equipping a prototype version of a new oven in order to be tested and validated on real use cases

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Durand, Stéphane. "TOM, une architecture connexionniste de traitement de séquences : application à la reconnaissance de la parole." Nancy 1, 1995. http://www.theses.fr/1995NAN10411.

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La grande majorité des problèmes auxquels l'homme est confronté contient une composante temporelle. Reconnaissance de la parole, langage, motricité, génération de plans et raisonnement sont quelques exemples d'applications que l'on tente aujourd'hui de traiter à l'aide de machines. Le connexionnisme, ou neuromimétisme, pour ses modèles les plus classiques, a montré ses capacités dans des taches de reconnaissance de formes statiques. Il est moins approprié lorsque les taches incluent une composante dynamique, c'est pourquoi de nouveaux systèmes, dits temporels, voient désormais le jour. Dans cette thèse, nous proposons une classification de ces systèmes selon la méthode de codage du temps, puis nous présentons le modèle TOM (temporal organization map). Ce dernier est une carte neuronale dont le but est d'apprendre, de stocker et de reconnaitre des séquences d'évènements. Les unités connexionnistes qui la composent sont plus proches du modèle de la colonne corticale que du neurone formel de MacCulloch et Pitts. Par leur structure et leur fonctionnement, elles fournissent à la carte une tolérance aux distorsions temporelles. Ceci est particulièrement important pour des taches sensorielles de bas niveau comme le traitement acoustique. L’architecture est générique et peut théoriquement s'appliquer à diverses modalités, a l'image du cortex biologique ou une structure de base unique se retrouve sur toute la surface. Nous proposons une application de la carte TOM a la reconnaissance de chiffres parles. Les résultats obtenus ouvrent des perspectives intéressantes pour ce genre d'architecture

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Léon, Aurélia. "Apprentissage séquentiel budgétisé pour la classification extrême et la découverte de hiérarchie en apprentissage par renforcement." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS226.

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Cette thèse s’intéresse à la notion de budget pour étudier des problèmes de complexité (complexité en calculs, tâche complexe pour un agent, ou complexité due à une faible quantité de données). En effet, l’objectif principal des techniques actuelles en apprentissage statistique est généralement d’obtenir les meilleures performances possibles, sans se soucier du coût de la tâche. La notion de budget permet de prendre en compte ce paramètre tout en conservant de bonnes performances. Nous nous concentrons d’abord sur des problèmes de classification en grand nombre de classes : la complexité en calcul des algorithmes peut être réduite grâce à l’utilisation d’arbres de décision (ici appris grâce à des techniques d’apprentissage par renforcement budgétisées) ou à l’association de chaque classe à un code (binaire). Nous nous intéressons ensuite aux problèmes d’apprentissage par renforcement et à la découverte d’une hiérarchie qui décompose une tâche en plusieurs tâches plus simples, afin de faciliter l’apprentissage et la généralisation. Cette découverte se fait ici en réduisant l’effort cognitif de l’agent (considéré dans ce travail comme équivalent à la récupération et à l’utilisation d’une observation supplémentaire). Enfin, nous abordons des problèmes de compréhension et de génération d’instructions en langage naturel, où les données sont disponibles en faible quantité : nous testons dans ce but l’utilisation jointe d’un agent qui comprend et d’un agent qui génère les instructions This thesis deals with the notion of budget to study problems of complexity (it can be computational complexity, a complex task for an agent, or complexity due to a small amount of data). Indeed, the main goal of current techniques in machine learning is usually to obtain the best accuracy, without worrying about the cost of the task. The concept of budget makes it possible to take into account this parameter while maintaining good performances. We first focus on classification problems with a large number of classes: the complexity in those algorithms can be reduced thanks to the use of decision trees (here learned through budgeted reinforcement learning techniques) or the association of each class with a (binary) code. We then deal with reinforcement learning problems and the discovery of a hierarchy that breaks down a (complex) task into simpler tasks to facilitate learning and generalization. Here, this discovery is done by reducing the cognitive effort of the agent (considered in this work as equivalent to the use of an additional observation). Finally, we address problems of understanding and generating instructions in natural language, where data are available in small quantities: we test for this purpose the simultaneous use of an agent that understands and of an agent that generates the instructions

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Sampaio, de Rezende Rafael. "New methods for image classification, image retrieval and semantic correspondence." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE068/document.

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Le problème de représentation d’image est au cœur du domaine de vision. Le choix de représentation d’une image change en fonction de la tâche que nous voulons étudier. Un problème de recherche d’image dans des grandes bases de données exige une représentation globale compressée, alors qu’un problème de segmentation sémantique nécessite une carte de partitionnement de ses pixels. Les techniques d’apprentissage statistique sont l’outil principal pour la construction de ces représentations. Dans ce manuscrit, nous abordons l’apprentissage des représentations visuels dans trois problèmes différents : la recherche d’image, la correspondance sémantique et classification d’image. Premièrement, nous étudions la représentation vectorielle de Fisher et sa dépendance sur le modèle de mélange Gaussien employé. Nous introduisons l’utilisation de plusieurs modèles de mélange Gaussien pour différents types d’arrière-plans, e.g., différentes catégories de scènes, et analyser la performance de ces représentations pour objet classification et l’impact de la catégorie de scène en tant que variable latente. Notre seconde approche propose une extension de la représentation l’exemple SVM pipeline. Nous montrons d’abord que, en remplaçant la fonction de perte de la SVM par la perte carrée, on obtient des résultats similaires à une fraction de le coût de calcul. Nous appelons ce modèle la « square-loss exemplar machine », ou SLEM en anglais. Nous introduisons une variante de SLEM à noyaux qui bénéficie des même avantages computationnelles mais affiche des performances améliorées. Nous présentons des expériences qui établissent la performance et l’efficacité de nos méthodes en utilisant une grande variété de représentations de base et de jeux de données de recherche d’images. Enfin, nous proposons un réseau neuronal profond pour le problème de l’établissement sémantique correspondance. Nous utilisons des boîtes d’objets en tant qu’éléments de correspondance pour construire une architecture qui apprend simultanément l’apparence et la cohérence géométrique. Nous proposons de nouveaux scores géométriques de cohérence adaptés à l’architecture du réseau de neurones. Notre modèle est entrainé sur des paires d’images obtenues à partir des points-clés d’un jeu de données de référence et évaluées sur plusieurs ensembles de données, surpassant les architectures d’apprentissage en profondeur récentes et méthodes antérieures basées sur des caractéristiques artisanales. Nous terminons la thèse en soulignant nos contributions et en suggérant d’éventuelles directions de recherche futures The problem of image representation is at the heart of computer vision. The choice of feature extracted of an image changes according to the task we want to study. Large image retrieval databases demand a compressed global vector representing each image, whereas a semantic segmentation problem requires a clustering map of its pixels. The techniques of machine learning are the main tool used for the construction of these representations. In this manuscript, we address the learning of visual features for three distinct problems: Image retrieval, semantic correspondence and image classification. First, we study the dependency of a Fisher vector representation on the Gaussian mixture model used as its codewords. We introduce the use of multiple Gaussian mixture models for different backgrounds, e.g. different scene categories, and analyze the performance of these representations for object classification and the impact of scene category as a latent variable. Our second approach proposes an extension to the exemplar SVM feature encoding pipeline. We first show that, by replacing the hinge loss by the square loss in the ESVM cost function, similar results in image retrieval can be obtained at a fraction of the computational cost. We call this model square-loss exemplar machine, or SLEM. Secondly, we introduce a kernelized SLEM variant which benefits from the same computational advantages but displays improved performance. We present experiments that establish the performance and efficiency of our methods using a large array of base feature representations and standard image retrieval datasets. Finally, we propose a deep neural network for the problem of establishing semantic correspondence. We employ object proposal boxes as elements for matching and construct an architecture that simultaneously learns the appearance representation and geometric consistency. We propose new geometrical consistency scores tailored to the neural network’s architecture. Our model is trained on image pairs obtained from keypoints of a benchmark dataset and evaluated on several standard datasets, outperforming both recent deep learning architectures and previous methods based on hand-crafted features. We conclude the thesis by highlighting our contributions and suggesting possible future research directions

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Bertrand, Sarah. "Analyse d'images pour l'identification multi-organes d'espèces végétales." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE2127/document.

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Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’ANR ReVeRIES dont l’objectif est d’utiliser les technologies mobiles pour aider l’homme à mieux connaître son environnement et notamment les végétaux qui l’entourent. Plus précisément, le projet ReVeRIES s’appuie sur une application mobile, nommée Folia développée dans le cadre du projet ANR ReVeS, capable de reconnaître les espèces d’arbres et arbustes à partir de photos de leurs feuilles. Ce prototype se différencie des autres outils car il est capable de simuler le comportement du botaniste. Dans le contexte du projet ReVeRIES, nous nous proposons d’aller beaucoup plus loin en développant de nouveaux aspects : la reconnaissance multimodale d’espèces, l’apprentissage par le jeu et les sciences citoyennes. L’objet de cette thèse porte sur le premier de ces trois aspects, à savoir l’analyse d’images d’organes de végétaux en vue de l’identification.Plus précisément, nous considérons les principaux arbres et arbustes, endémiques ou exotiques, que l’on trouve en France métropolitaine. L’objectif de cette thèse est d’étendre l’algorithme de reconnaissance en prenant en compte d’autres organes que la feuille. Cette multi-modalité est en effet essentielle si nous souhaitons que l’utilisateur apprenne et s’entraîne aux différentes méthodes de reconnaissance, pour lesquelles les botanistes utilisent la variété des organes (i.e. les feuilles, les fleurs, les fruits et les écorces). La méthode utilisée par Folia pour la reconnaissance des feuilles étant dédiée, car simulant le botaniste, ne peut s’appliquer directement aux autres organes. Ainsi, de nouveaux verrous se posent, tant au niveau dutraitement des images qu’au niveau de la fusion de données.Une première partie de la thèse a été consacrée à la mise en place de méthodes de traitement d’images pour l’identification des espèces végétales. C’est l’identification des espèces d’arbres à partir d’images d’écorces qui a été étudiée en premier. Les descripteurs développés prennent en compte la structure de l’écorce en s’inspirant des critères utilisés par les botanistes. Les fruits et les fleurs ont nécessité une étape de segmentation avant leur description. Une nouvelle méthode de segmentation réalisable sur smartphone a été développée pour fonctionner sur la grande variabilité des fleurs et des fruits. Enfin, des descripteurs ont été extraits sur les fruits et les fleurs après l’étape de segmentation. Nous avons décidé de ne pas faire de séparation entre les fleurs et les fruits car nous avons montré qu’un utilisateur novice en botanique ne sait pas toujours faire la différence entre ces deux organes sur des arbres dits «d’ornement» (non fruitiers). Pour les fruits et les fleurs, la prédiction n’est pas seulement faite sur les espèces mais aussi sur les genres et les familles, groupes botaniques traduisant d’une similarité entre ces organes.Une deuxième partie de la thèse traite de la combinaison des descripteurs des différents organes que sont les feuilles, les écorces, les fruits et les fleurs. En plus des méthodes de combinaison basiques, nous proposons de prendre en compte la confusion entre les espèces, ainsi que les prédictions d’appartenance aux taxons botaniques supérieurs à l’espèce.Enfin, un chapitre d’ouverture est consacré au traitement de ces images par des réseaux de neurones à convolutions. En effet, le Deep-Learning est de plus en plus utilisé en traitement d’images, notamment appliqué aux organes végétaux. Nous proposons dans ce contexte de visualiser les filtres de convolution extrayant de l’information, afin de faire le lien entre lesinformations extraites par ces réseaux et les éléments botaniques This thesis is part of the ANR ReVeRIES, which aims to use mobile technologies to help people better understand their environment and in particular the plants that surround them. More precisely, the ReVeRIES project is based on a mobile application called Folia developed as part of the ANR ReVeS project and capable of recognising tree and shrub species based on photos of their leaves. This prototype differs from other tools in that it is able to simulate the behaviour of the botanist. In the context of the ReVeRIES project, we propose to go much further by developing new aspects: multimodal species recognition, learning through play and citizen science. The purpose of this thesis is to focus on the first of these three aspects, namelythe analysis of images of plant organs for identification.More precisely, we consider the main trees and shrubs, endemic or exotic, found in metropolitan France. The objective of this thesis is to extend the recognition algorithm by taking into account other organs in addition to the leaf. This multi-modality is indeed essential if we want the user to learn and practice the different methods of recognition for which botanists use the variety of organs (i.e. leaves, flowers, fruits and bark). The method used by Folia for leaf recognition being dedicated, because simulating the work of a botanist on the leaf, cannot be applied directly to other organs. Thus, new challenges are emerging, both in terms of image processing and data fusion.The first part of the thesis was devoted to the implementation of image processing methods for the identification of plant species. The identification of tree species from bark images was the first to be studied. The descriptors developed take into account the structure of the bark inspired from the criteria used by botanists. Fruits and flowers required a segmentation step before their description. A new segmentation method that can be used on smartphones has been developed to work in spite of the high variability of flowers and fruits. Finally, descriptors were extracted on fruits and flowers after the segmentation step. We decided not to separate flowers and fruits because we showed that a user new to botany does not always know the difference between these two organs on so-called "ornamental" trees (not fruit trees). For fruits and flowers, prediction is not only made on their species but also on their genus and family, botanical groups reflecting a similarity between these organs.The second part of the thesis deals with the combination of descriptors of the different organs: leaves, bark, fruits and flowers. In addition to basic combination methods, we propose to consider the confusion between species, as well as predictions of affiliations in botanical taxa higher than the species.Finally, an opening chapter is devoted to the processing of these images by convolutional neural networks. Indeed, Deep Learning is increasingly used in image processing, particularly for plant organs. In this context, we propose to visualize the learned convolution filters extracting information, in order to make the link between the information extracted by these networks and botanical elements

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Tesis sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

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