Littérature scientifique sur le sujet « Détection de modèles »
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Articles de revues sur le sujet "Détection de modèles"
Regniers, Olivier, Lionel Bombrun et Christian Germain. « Modélisation de texture basée sur les ondelettes pour la détection de parcelles viticoles à partir d'images Pléiades panchromatiques ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no 208 (8 septembre 2014) : 117–22. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.122.
Texte intégralMassoni, Sébastien. « Confiance, métacognition et perception ». Articles 92, no 1-2 (11 mai 2017) : 459–85. http://dx.doi.org/10.7202/1039885ar.
Texte intégralBelbachir, Faizar, Mohand Boughanem et Lynda Zaoui. « Modèles de langue pour la détection d’opinions dans les blogs ». Document numérique 17, no 2 (30 août 2014) : 81–100. http://dx.doi.org/10.3166/dn.17.2.85-100.
Texte intégralBurel, Gilles, Khawla Ben Gaied, Ramla Ben Abdelkader et Roland Gautier. « Aide à la détection de l’échange d’information entre étudiants dans les contrôles à distance ». J3eA 22 (2023) : 0001. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20230001.
Texte intégralVIGNAL, A., C. DIOT, C. MOLETTE, M. MORISSON, T. FARAUT, M. RAO, F. PITEL, V. FILLON et C. MARIE-ETANCELIN. « Génomique des canards ». INRAE Productions Animales 26, no 5 (19 décembre 2013) : 391–402. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2013.26.5.3168.
Texte intégralLardic, Sandrine, et Valérie Mignon. « Essai de mesure du «degré» de mémoire longue des séries. L’exemple de la modélisation ARFIMA ». Économie appliquée 50, no 2 (1997) : 161–95. http://dx.doi.org/10.3406/ecoap.1997.1635.
Texte intégralDURAND, Maëva, Jean-Yves DOURMAD, Christine LARGOUËT, Céline TALLET et Charlotte GAILLARD. « Alimentation de précision des truies gestantes : prise en compte de la santé, du comportement et de l’environnement ». INRAE Productions Animales 34, no 4 (3 mars 2022) : 293–304. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2021.34.4.5369.
Texte intégralBenaicha, Anissa, Gilles Mourot, Kamel Benothman et José Ragot. « Détermination de modèles ACP pour la détection et la localisation de défauts de capteurs ». Journal Européen des Systèmes Automatisés 46, no 1 (30 janvier 2012) : 103–26. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.46.103-126.
Texte intégralKrebs, M. O. « Signes précoces des schizophrénies : des prodromes à la notion de prévention ». European Psychiatry 30, S2 (novembre 2015) : S76. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.348.
Texte intégralGUERFI, Mokhtar, et Atef Alaadine Amriche. « L'approche détection des changements pour estimer l'humidité du sol en milieu semi-aride à partir des images ASAR. Cas des hautes plaines de l'Est de l'Algérie ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no 210 (7 avril 2015) : 51–62. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.271.
Texte intégralThèses sur le sujet "Détection de modèles"
Ghorbanzadeh, Dariush. « Détection de rupture dans les modèles statistiques ». Paris 7, 1992. http://www.theses.fr/1992PA077246.
Texte intégralMoussi, Aurélie. « Détection de débris orbitaux : comparaison avec les modèles ». Toulouse, ENSAE, 2005. http://www.theses.fr/2005ESAE0016.
Texte intégralDang, Quoc Viet. « Similarités dans des Modèles BRep Paramétriques : Détection et Applications ». Phd thesis, Toulouse, INPT, 2014. http://oatao.univ-toulouse.fr/12154/1/Dang_quoc_viet.pdf.
Texte intégralLe, Gallou Sylvain. « Détection robuste des éléments faciaux par modèles actifs d'apparence ». Rennes 1, 2007. http://www.theses.fr/2007REN1S083.
Texte intégralFor man-machine interfaces, interactions with the machines in an unconstrained environment are a major issue. We use the Active Appearance Models (AAM) to precisely localize the eyes, the nose and the mouth of faces. Our work consists of making the AAM more robust to illumination, pose, identity and expression of faces. On the one hand, we propose a pretreatment based on oriented maps to get independent from the effects of illumination variations and on the other hand, an adaptive system allowing the AAM to focus itself in real time on the pre-learned specific model of a face the more adapted to the analyzed unknown face
Tabia, Karim. « Modèles graphiques et approches comportementales pour la détection d'intrusions ». Artois, 2008. http://www.theses.fr/2008ARTO0407.
Texte intégralIn this thesis, we deal with modelling intrusion detection problem using graphical models. We first define relevant variables taking into account nowadays attacks and normal traffic characteristics. We after that study the failure of standard Bayesian networks and decision trees in detecting novel attacks. We proposed two directions in order to solve this problem: the first one proposes to enhance and adapt standard Bayesian networks and decision trees in order to fit anomaly approach requirements and better detect novel attacks. The second direction proposes a serial combination aiming at equipping a classifier with an anomaly approach and a diagnosis component. We finally deal with analyzing audit events when inputs are uncertain or missing. We start with analyzing Jeffrey's rule for revising possibility distributions by uncertain observations. Then, we propose an efficient algorithm for revising possibility distributions encoded by a naive possibilistic network. This algorithm is particularly suitable for classification with uncertain inputs since it allows classification in polynomial time using different efficient transformations of the initial naive possibilistic networks
Smith, Isabelle. « Détection d'une source faible : modèles et méthodes statistiques : application à la détection d'exoplanètes par imagerie directe ». Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00548905.
Texte intégralSoule, Augustin. « Méthodes et modèles de détection d'anomalies dans les réseaux d'opérateurs ». Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066088.
Texte intégralMeacher, Duncan. « Binaires compactes : modèles de populations, détection multi-messagers et cosmologie ». Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4058/document.
Texte intégralHere I present my thesis investigating gravitational-wave data analysis in the following two areas. The first is to test the readiness of the LIGO-Virgo collaborations to the advanced detector era, which will begin in the summer of 2015, to make a detection of an astrophysical stochastic gravitational-wave background. The second is to continue an investigation into the science potential of a conceived, third generation gravitational-wave detector, the Einstein Telescope, in terms of astrophysics and cosmology. Both of these are conducted with the use of mock data and science challenges which consists of the production of expected gravitational-wave detector data, containing a large number of sources, that are simulated using realists distributions
Kenaza, Tayeb. « Modèles graphiques probabilistes pour la corrélation d'alertes en détection d'intrusions ». Thesis, Artois, 2011. http://www.theses.fr/2011ARTO0401/document.
Texte intégralIn this thesis, we focus on modeling the problem of alert correlation based on probabilistic graphical models. Existing approaches either require a large amount of expert knowledge or use simple similarity measures which are not enough to detect coordinated attacks. We first proposed a new modeling for the alert correlation problem, based on naive Bayesian classifiers, which can learn the coordination between elementary attacks that contribute to the achievement of an attack scenario. Our model requires only a slight contribution of expert knowledge. It takes advantage of available data and provides efficient algorithms for detecting and predicting attacks scenario. Then we show how our alert correlation approach can be improved by taking into account contextual information encoded in description logics, particularly in the context of a cooperative intrusion detection. Finally, we proposed several evaluation measures for a naive Bayesian multi-classifiers. This is very important for evaluating our alert correlation approach because it uses a set of naive Bayesian classifiers to monitor multiple intrusion objectives simultaneously
Kenaza, Tayeb. « Modèles graphiques probabilistes pour la corrélation d'alertes en détection d'intrusions ». Electronic Thesis or Diss., Artois, 2011. http://www.theses.fr/2011ARTO0401.
Texte intégralIn this thesis, we focus on modeling the problem of alert correlation based on probabilistic graphical models. Existing approaches either require a large amount of expert knowledge or use simple similarity measures which are not enough to detect coordinated attacks. We first proposed a new modeling for the alert correlation problem, based on naive Bayesian classifiers, which can learn the coordination between elementary attacks that contribute to the achievement of an attack scenario. Our model requires only a slight contribution of expert knowledge. It takes advantage of available data and provides efficient algorithms for detecting and predicting attacks scenario. Then we show how our alert correlation approach can be improved by taking into account contextual information encoded in description logics, particularly in the context of a cooperative intrusion detection. Finally, we proposed several evaluation measures for a naive Bayesian multi-classifiers. This is very important for evaluating our alert correlation approach because it uses a set of naive Bayesian classifiers to monitor multiple intrusion objectives simultaneously
Livres sur le sujet "Détection de modèles"
1949-, Patton Ron, Clark Robert 1925- et Frank Paul M, dir. Issues of fault diagnosis for dynamic systems. London : Springer, 2000.
Trouver le texte intégralL, Commons Michael, et Symposium on Quantitative Analyses of Behavior. (8th : 1985 : Harvard University), dir. Computational and clinical approaches to pattern recognition and concept formation. Hillsdale, N.J : Lawrence Erlbaum Associates, 1990.
Trouver le texte intégralL, Commons Michael, et Symposium on Quantitative Analyses of Behavior., dir. Behavioral approaches to pattern recognition and concept formation. Hillsdale, NJ : Erlbaum Associates, 1990.
Trouver le texte intégralBelbachir, Faïza. Différentes approches pour la détection d'opinions : Le lexique, l'apprentissage machine et les modèles de langue pour la recherche d'opinions. OmniScriptum, 2014.
Trouver le texte intégralIssues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Springer London, Limited, 2013.
Trouver le texte intégralFrank, Paul M., Robert N. Clark et Ron J. Patton. Issues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Springer London, 2010.
Trouver le texte intégral(Editor), Ron J. Patton, Paul M. Frank (Editor) et Robert N. Clark (Editor), dir. Issues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Springer, 2000.
Trouver le texte intégral(Editor), Michael L. Commons, John A. Nevin (Editor), Michael C. Davison (Editor) et Michael Davidson (Editor), dir. Signal Detection : Mechanisms, Models, and Applications (Quantitative Analyses of Behavior). Lawrence Erlbaum, 1991.
Trouver le texte intégral(Editor), Michael L. Commons, Richard J. Herrnstein (Editor), Stephen M. Kosslyn (Editor) et David B. Mumford (Editor), dir. Computational and Clinical Approaches to Pattern Recognition and Concept Formation : Quantitative Analyses of Behavior, Volume IX (Quantitative Analyses of Behavior). Lawrence Erlbaum, 1990.
Trouver le texte intégral(Editor), Michael L. Commons, Stephen Grossberg (Editor) et John E.R. Staddon (Editor), dir. Neural Network Models of Conditioning and Action : Quantitative Analyses of Behavior (Quantitative Analysis of Behavior Series). Lawrence Erlbaum, 1991.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Détection de modèles"
SIMANI, Silvio. « Modélisation mathématique et caractérisation des défauts ». Dans Diagnostic et commande à tolérance de fautes 1, 29–85. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9058.ch1.
Texte intégralKRYSANDER, Mattias, et Erik FRISK. « Analyse structurelle ». Dans Diagnostic et commande à tolérance de fautes 1, 87–114. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9058.ch2.
Texte intégralPROVAN, Gregory. « Diagnostic des systèmes stochastiques ». Dans Diagnostic et commande à tolérance de fautes 1, 145–66. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9058.ch4.
Texte intégralZANETTI, Massimo, Francesca BOVOLO et Lorenzo BRUZZONE. « Statistiques par différences pour les changements multispectraux ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 247–303. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch9.
Texte intégralGIMENEZ, Olivier, Julie LOUVRIER, Valentin LAURET et Nina Luisa SANTOSTASI. « Démographie et distribution en conditions naturelles : les modèles de Markov cachés ». Dans Approches statistiques pour les variables cachées en écologie, 59–80. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9047.ch3.
Texte intégralWANG, Ye, et Vicenç PUIG. « Détection et isolation de défauts basées sur des ensembles ». Dans Diagnostic et commande à tolérance de fautes 1, 115–43. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9058.ch3.
Texte intégralLYKOU, Rodi, et George TSAKLIDIS. « Techniques de détection des points de changement dans les modèles de sismicité ». Dans Méthodes et modèles statistiques pour la sismogenèse, 285–313. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9037.ch10.
Texte intégralAUBERT, Julie, Pierre BARBILLON, Sophie DONNET et Vincent MIELE. « Modèles à blocs latents pour la détection de structures dans les réseaux écologiques ». Dans Approches statistiques pour les variables cachées en écologie, 131–50. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9047.ch6.
Texte intégralMOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU et Zhe ZHU. « Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 125–74. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.
Texte intégralATTO, Abdourrahmane M., Aluísio PINHEIRO, Guillaume GINOLHAC et Pedro MORETTIN. « Analyse d’ordre fractionnaire et prédiction de trajectoire de cyclones ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 159–82. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch6.
Texte intégral