Добірка наукової літератури з теми "Apprentissage de la représentation visuelle"
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Статті в журналах з теми "Apprentissage de la représentation visuelle"
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Gauthier, Mathieu. "Perceptions des élèves du secondaire par rapport à la résolution de problèmes en algèbre à l’aide d’un logiciel dynamique et la stratégie Prédire – investiguer – expliquer." Éducation et francophonie 42, no. 2 (December 19, 2014): 190–214. http://dx.doi.org/10.7202/1027913ar.
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Dans le cadre d’un projet d’innovation en apprentissage mis en oeuvre par le ministère de l’Éducation du Nouveau-Brunswick, nous avons créé et expérimenté quatre scénarios d’enseignement-apprentissage de l’algèbre en 12e année du secondaire, touchant particulièrement le concept de paramètres de fonctions introduit à l’aide d’une stratégie Prédire-Investiguer-Expliquer et d’un logiciel dynamique, dans un contexte de résolution de problèmes. Cette recherche exploratoire de type développement adopte une approche de design d’un produit éducatif ou, encore, de création d’activités d’apprentissage particulières (Loiselle, 2001). Les données qualitatives ont été recueillies auprès des élèves, à l’aide d’un questionnaire et d’entrevues semi-dirigées. D’une part, le contexte de vie réelle et l’aspect visuel d’une investigation dynamique et interactive à l’aide d’un logiciel semblent avoir rendu l’apprentissage des fonctions plus signifiant pour l’élève. Ils ont permis à l’élève de voir des liens entre différentes représentations mathématiques, le rendant plus autonome dans les démarches de résolution de problèmes. D’autre part, ce changement de pratique conduit possiblement à une rupture du contrat didactique, ce qui a déstabilisé certains élèves qui cherchaient, alors, plus de clarté et d’encadrement de la part de l’enseignant. Cette complexification du processus de résolution de problèmes appelle donc une étude plus approfondie de cette pratique innovante afin de déterminer son impact réel sur les apprentissages des élèves et la dynamique de la salle de classe.
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Massion, Jean. "Posture, représentation interne et apprentissage." STAPS 19, no. 46 (1998): 209–15. http://dx.doi.org/10.3406/staps.1998.1290.
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Barboux, Cécile, Michel Liquière, and Jean Sallantin. "Argumentation d'un apprentissage à l'aide d'expression visuelle." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 2, no. 1 (1987): 195–212. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1987.1807.
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Dubé, Raymonde, Gabriel Goyette, Monique Lebrun, and Marie-Thérèse Vachon. "Image mentale et apprentissage de l’orthographe lexicale." Articles 17, no. 2 (November 16, 2009): 191–205. http://dx.doi.org/10.7202/900695ar.
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Cette étude analyse le rôle de la mémoire visuelle et, plus particulièrement, le recours à l’image mentale dans l’apprentissage de l’orthographe lexicale. Pour ce faire, on a proposé à des écoliers de première et de deuxième années une série de tests sollicitant l’habileté à analyser et à reproduire des images mentales à partir de dessins et de mots. Les données quantitatives ne fournissent pas de résultats toujours significatifs; par contre, l’entrevue montre un développement des habilités à utiliser l’image mentale et à mettre en branle la métacognition.
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Ledoux-Beaugrand, Évelyne. "Le sexe rédimé par l’amour. Regard sur l’adaptation cinématographique de Borderline de Marie-Sissi Labrèche." Globe 12, no. 2 (February 15, 2011): 83–94. http://dx.doi.org/10.7202/1000708ar.
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À partir de l’analyse du film Borderline de Lyne Charlebois, sorti en salle au Québec en 2008, et des récits de Marie-Sissi Labrèche qui ont servi de canevas au long-métrage, cet article interroge les limites rencontrées par la représentation visuelle d’une sexualité féminine ancrée dans l’explicite. Dans le passage des livres de Marie-Sissi Labrèche au film de Charlebois qui s’en inspire, l’esthétique postpornographique et la sexualité féminine excessive, voire grotesque, qui caractérisent les premiers s’édulcorent jusqu’à transformer la quête sexuelle de la narratrice en une quête amoureuse. Au regard de ces modifications esthétiques qui ne sont pas sans conditionner la signification du sexuel, on peut se demander si la représentation visuelle de la sexualité féminine n’est pas, encore aujourd'hui, placée sous le signe d’une menace de contamination du social.
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Giasson, Thierry, Richard Nadeau, and Éric Bélanger. "Débats télévisés et évaluations des candidats: la représentation visuelle des politiciens canadiens agit-elle dans la formation des préférences des électeurs québécois?" Canadian Journal of Political Science 38, no. 4 (December 2005): 867–95. http://dx.doi.org/10.1017/s0008423905050377.
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Résumé. L'apparence des politiciens, leur représentation visuelle pendant un débat télévisé a-t-elle un impact sur l'évaluation que font d'eux les électeurs? Le contexte d'écoute joue-t-il sur l'identification du gagnant de la confrontation? Le niveau de sophistication politique et la fermeté de l'identité partisane de l'électeur limitent-ils l'effet de la représentation visuelle des politiciens dans son évaluation de leurs performances oratoires? S'inspirant du débat théorique qui secoue la discipline depuis la diffusion du premier débat Kennedy-Nixon en 1960, cet article présente les données tirées d'une expérience menée auprès d'électeurs québécois lors de la diffusion du débat francophone de l'élection fédérale canadienne de 2000. L'analyse démontre que la représentation visuelle des politiciens et le contexte d'écoute du débat amènent les participants à évaluer différemment la performance des politiciens et agissent également sur la capacité des électeurs à identifier clairement le vainqueur du débat télévisé. Les données indiquent de plus que la fermeté de l'identité partisane agit comme rempart aux effets de la représentation visuelle sur l'évaluation des politiciens par les téléspectateurs, alors que le niveau de sophistication des électeurs, contrairement aux attentes théoriques, ne joue pas ce rôle. Tout comme le contenu de leurs interventions verbales, les composantes de la représentation visuelle des acteurs politiques représentent des pistes d'information qui alimentent également la réflexion des électeurs lors de l'écoute d'un débat télévisé.Abstract. Does a politician's appearance, visual representation, during a televised debate influence voters' evaluations of her performance? Does the listening context of the debate impact a voter's capacity to identify a clear winner? Are political sophistication and partisanship strong barriers to the potential effects of politicians' images on voters' evaluations of their performance? Adding a Canadian perspective to the ongoing theoretical debate on the actual impact of leaders' visual representation in televised debates on voter preferences, launched in 1960 by preliminary assesments of the first Kennedy-Nixon debate, this article presents data collected during an experiment conducted with a sample of Québec voters during the broadcast of the French language leaders' debate of the 2000 Canadian federal election. The study shows that the leaders' visual representation during the debate and the listening context of the event bring voters to evaluate politicians participating in the broadcast differently and play on voters' capacity to easily identify a clear winner of the televised confrontation. Furthermore, our analysis indicates that partisanship is a strong barrier to the effect of visual representation in voters' evaluations of the leaders but that political sophistication, contrary to theoretical expectations, is not. Like verbal arguments brought forward by the politicians in a televised debate, their visual representation also carries information cues that help define voters' evaluations of the leaders participating in the broadcast.
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Giasson, Thierry. "La préparation de la représentation visuelle des leaders politiques." Questions de communication, no. 9 (June 30, 2006): 357–81. http://dx.doi.org/10.4000/questionsdecommunication.5226.
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Dine, Susan. "Critique, dialogue et action. La représentation des musées dans Black Panther." Muséologie et cinéma : perspectives contemporaines 43 (2024): 90–112. http://dx.doi.org/10.4000/11rah.
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Au cours des dernières décennies, le monde des musées a consacré du temps et des ressources à l’étude des opinions et des actions de leurs visiteurs ; cependant, il est beaucoup plus difficile d’accéder aux perspectives d’un public plus général qui comprend les non-visiteurs. Cet article présente la culture visuelle populaire comme une forme d’engagement entre les professionnels des musées et le public. En analysant la scène muséale du film Black Panther des studios Marvel ainsi que les réactions qu’elle a suscitées, puis en les replaçant dans le contexte de l’histoire et de l’actualité du secteur muséal, il identifie les moyens par lesquels la culture visuelle populaire peut susciter des changements dans d’autres industries culturelles – en créant des critiques productives qui peuvent évoluer vers un dialogue et une action percutants pour modeler une recherche réactive et des pratiques muséales plus inclusives.
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Douar, Fabrice. "Carpaccio et l'espace de la représentation." Psychosomatique relationnelle N° 2, no. 1 (July 7, 2014): 35–48. http://dx.doi.org/10.3917/psyr.141.0035.
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Cet article démontre pour la première fois l’emplacement initial et l’ordre exact de succession des toiles du cycle de sainte Ursule réalisé par Carpaccio pour la Scuola Sant’ Orsola à Venise à la fin du Quattrocento. Grâce à la représentation d’un alpha et d’un oméga dans la Pala au-dessus de l’autel, le spectateur peut comprendre immédiatement la disposition des œuvres dans la salle et intégrer le message religieux et civil diffusé par les images. Foi, défense de la patrie face à l’envahisseur turc et sauvegarde des valeurs de Venise animent ce cycle et engagent le spectateur à les partager par sa lecture visuelle, spatio-temporelle et corporelle.
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Reynolds, Alexandra. "Émotions et apprentissage de l'anglais dans l’enseignement supérieur : une approche visuelle." Voix Plurielles 12, no. 1 (May 6, 2015): 66–81. http://dx.doi.org/10.26522/vp.v12i1.1175.
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Dans le contexte actuel, où l’anglais prend une place de plus en plus importante dans l’enseignement à l’université, aussi bien pour la recherche que pour les enseignements, il est important d’explorer les attitudes des acteurs se voyant utiliser l’anglais de manière régulière au sein de l’enseignement supérieur en France. Cet article propose des outils à la fois pédagogiques et analytiques pour réfléchir sur les vécus d’enseignants-chercheurs et d’étudiants qui utilisent et apprennent l’anglais à la Faculté des Sciences de Nantes, France. Des outils méthodologiques qui associent le langage au dessin, sont proposés sous formes de mind-maps du cerveau (Buzan, Reynolds), de graphiques circulaires, de portraits corporels du langage (Busch) et de parcours de l’apprenant de l’anglais (Kehrwald). Les créations visuelles sont analysées comme étant des exemples d’identités non-figées, créées par des locuteurs qui réagissent émotionnellement à leurs environnements d’apprenants en tant que créateurs de l’anglais (Jenkins).
Emotions and learning English in higher education : a visual approach.
Abstract: In France, where English is gaining ground in higher education, it is important to explore the attitudes of those who now use it on a regular basis. This article describes the pedagogical and analytical tools used to gather learner-identity accounts from academics and postgraduate student users of English at the university of Nantes, France. The methodological approaches, which combined language and drawing, were based on mind-maps (Buzan, Reynolds), pie-charts, language portraits (Busch), and language learner histories (Kehrwald). The resultant notes and drawings were analysed as representations of non-fixed identities of rightful creators of English who reacted emotionally to their learning environments (Jenkins).
Дисертації з теми "Apprentissage de la représentation visuelle"
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Risser-Maroix, Olivier. "Similarité visuelle et apprentissage de représentations." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2022. http://www.theses.fr/2022UNIP7327.
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L’objectif de cette thèse CIFRE est de développer un moteur de recherche par image, basé sur la vision par ordinateur, afin d’assister les officiers des douanes. En effet, nous constatons, paradoxalement, une augmentation des menaces sécuritaires (terrorisme, trafic, etc.) couplée d’une diminution des effectifs en Douane. Les images de cargos acquises par des scanners à rayons X permettent déjà l’inspection d’un chargement sans nécessiter l’ouverture et la fouille complète d’un chargement contrôlé. En proposant automatiquement des images similaires, un tel moteur de recherche permettrait d’aider le douanier dans sa prise de décision face à des signatures visuelles de produits peu fréquents ou suspects. Grâce à l’essor des techniques modernes en intelligence artificielle (IA), notre époque subit de grands changements : l’IA transforme tous les secteurs de l’économie. Certains voient dans cet avènement de la "robotisation" la déshumanisation de la force de travail, voire son remplacement. Cependant, réduire l’utilisation de l’IA à la simple recherche de gains de productivité serait réducteur. En réalité, l’IA pourrait permettre d’augmenter la capacité de travail des humains et non à les concurrencer en vue de les remplacer. C’est dans ce contexte, la naissance de l’Intelligence Augmentée, que s’inscrit cette thèse. Ce manuscrit consacré à la question de la similarité visuelle se décompose en deux parties. Deux cas pratiques où la collaboration entre l’Homme et l’IA est bénéfique sont ainsi proposés. Dans la première partie, le problème de l’apprentissage de représentations pour la recherche d’images similaires fait encore l’objet d’investigations approfondies. Après avoir implémenté un premier système semblable à ceux proposés par l’état de l’art, l’une des principales limitations est pointée du doigt : le biais sémantique. En effet, les principales méthodes contemporaines utilisent des jeux de données d’images couplées de labels sémantiques uniquement. Les travaux de la littérature considèrent que deux images sont similaires si elles partagent le même label. Cette vision de la notion de similarité, pourtant fondamentale en IA, est réductrice. Elle sera donc remise en question à la lumière des travaux en psychologie cognitive afin de proposer une amélioration : la prise en compte de la similarité visuelle. Cette nouvelle définition permet une meilleure synergie entre le douanier et la machine. Ces travaux font l’objet de publications scientifiques et d’un brevet. Dans la seconde partie, après avoir identifié les composants clefs permettant d’améliorer les performances du système précédemment proposé, une approche mêlant recherche empirique et théorique est proposée. Ce second cas, l’intelligence augmentée est inspirée des développements récents en mathématiques et physique. D’abord appliquée à la com- préhension d’un hyperparamètre important (la température), puis à une tâche plus large (la classification), la méthode proposée permet de fournir une intuition sur l’importance et le rôle de facteurs corrélés à la variable étudiée (ex. hyperparamètre, score, etc.). La chaîne de traitement ainsi mise en place a démontré son efficacité en fournissant une solution hautement explicable et en adéquation avec des décennies de recherches en apprentissage automatique. Ces découvertes permettront l’amélioration des solutions précédemment développéesThe objective of this CIFRE thesis is to develop an image search engine, based on computer vision, to assist customs officers. Indeed, we observe, paradoxically, an increase in security threats (terrorism, trafficking, etc.) coupled with a decrease in the number of customs officers. The images of cargoes acquired by X-ray scanners already allow the inspection of a load without requiring the opening and complete search of a controlled load. By automatically proposing similar images, such a search engine would help the customs officer in his decision making when faced with infrequent or suspicious visual signatures of products. Thanks to the development of modern artificial intelligence (AI) techniques, our era is undergoing great changes: AI is transforming all sectors of the economy. Some see this advent of "robotization" as the dehumanization of the workforce, or even its replacement. However, reducing the use of AI to the simple search for productivity gains would be reductive. In reality, AI could allow to increase the work capacity of humans and not to compete with them in order to replace them. It is in this context, the birth of Augmented Intelligence, that this thesis takes place. This manuscript devoted to the question of visual similarity is divided into two parts. Two practical cases where the collaboration between Man and AI is beneficial are proposed. In the first part, the problem of learning representations for the retrieval of similar images is still under investigation. After implementing a first system similar to those proposed by the state of the art, one of the main limitations is pointed out: the semantic bias. Indeed, the main contemporary methods use image datasets coupled with semantic labels only. The literature considers that two images are similar if they share the same label. This vision of the notion of similarity, however fundamental in AI, is reductive. It will therefore be questioned in the light of work in cognitive psychology in order to propose an improvement: the taking into account of visual similarity. This new definition allows a better synergy between the customs officer and the machine. This work is the subject of scientific publications and a patent. In the second part, after having identified the key components allowing to improve the performances of thepreviously proposed system, an approach mixing empirical and theoretical research is proposed. This secondcase, augmented intelligence, is inspired by recent developments in mathematics and physics. First applied tothe understanding of an important hyperparameter (temperature), then to a larger task (classification), theproposed method provides an intuition on the importance and role of factors correlated to the studied variable(e.g. hyperparameter, score, etc.). The processing chain thus set up has demonstrated its efficiency byproviding a highly explainable solution in line with decades of research in machine learning. These findings willallow the improvement of previously developed solutions
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Saxena, Shreyas. "Apprentissage de représentations pour la reconnaissance visuelle." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM080/document.
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Dans cette dissertation, nous proposons des méthodes d’apprentissage automa-tique aptes à bénéficier de la récente explosion des volumes de données digitales.Premièrement nous considérons l’amélioration de l’efficacité des méthodes derécupération d’image. Nous proposons une approche d’apprentissage de métriques locales coordonnées (Coordinated Local Metric Learning, CLML) qui apprends des métriques locales de Mahalanobis, puis les intègre dans une représentation globale où la distance l2 peut être utilisée. Ceci permet de visualiser les données avec une unique représentation 2D, et l’utilisation de méthodes de récupération efficaces basées sur la distance l2. Notre approche peut être interprétée comme l’apprentissage d’une projection linéaire de descripteurs donnés par une méthode a noyaux de grande dimension définie explictement. Cette interprétation permet d’appliquer des outils existants pour l’apprentissage de métriques de Mahalanobis à l’apprentissage de métriques locales coordonnées. Nos expériences montrent que la CLML amé-liore les résultats en matière de récupération de visage obtenues par les approches classiques d’apprentissage de métriques locales et globales.Deuxièmement, nous présentons une approche exploitant les modèles de ré-seaux neuronaux convolutionnels (CNN) pour la reconnaissance faciale dans lespectre visible. L’objectif est l’amélioration de la reconnaissance faciale hétérogène, c’est à dire la reconnaissance faciale à partir d’images infra-rouges avec des images d’entraînement dans le spectre visible. Nous explorerons différentes stratégies d’apprentissage de métriques locales à partir des couches intermédiaires d’un CNN, afin de faire le rapprochement entre des images de sources différentes. Dans nos expériences, la profondeur de la couche optimale pour une tâche donnée est positivement corrélée avec le changement entre le domaine source (données d’entraînement du CNN) et le domaine cible. Les résultats montrent que nous pouvons utiliser des CNN entraînés sur des images du spectre visible pour obtenir des résultats meilleurs que l’état de l’art pour la reconnaissance faciale hétérogène (images et dessins quasi-infrarouges).Troisièmement, nous présentons les "tissus de neurones convolutionnels" (Convolutional Neural Fabrics) permettant l’exploration de l’espace discret et exponentiellement large des architectures possibles de réseaux neuronaux, de manière efficiente et systématique. Au lieu de chercher à sélectionner une seule architecture optimale, nous proposons d’utiliser un "tissu" d’architectures combinant un nombre exponentiel d’architectures en une seule. Le tissu est une représentation 3D connectant les sorties de CNNs à différentes couches, échelles et canaux avec un motif de connectivité locale, homogène et creux. Les seuls hyper-paramètres du tissu (le nombre de canaux et de couches) ne sont pas critiques pour la performance. La nature acyclique du tissu nous permet d’utiliser la rétro-propagation du gradient durant la phase d’apprentissage. De manière automatique, nous pouvons donc configurer le tissu de manière à implémenter l’ensemble de toutes les architectures possibles (un nombre exponentiel) et, plus généralement, des ensembles (combinaisons) de ces modèles. La complexité de calcul et de taille mémoire du tissu évoluent de manière linéaire alors qu’il permet d’exploiter un nombre exponentiel d’architectures en parallèle, en partageant les paramètres entre architectures. Nous présentons des résultats à l’état de l’art pour la classification d’images sur le jeu de données MNIST et CIFAR10, et pour la segmentation sémantique sur le jeu de données Part LabelsIn this dissertation, we propose methods and data driven machine learning solutions which address and benefit from the recent overwhelming growth of digital media content.First, we consider the problem of improving the efficiency of image retrieval. We propose a coordinated local metric learning (CLML) approach which learns local Mahalanobis metrics, and integrates them in a global representation where the l2 distance can be used. This allows for data visualization in a single view, and use of efficient ` 2 -based retrieval methods. Our approach can be interpreted as learning a linear projection on top of an explicit high-dimensional embedding of a kernel. This interpretation allows for the use of existing frameworks for Mahalanobis metric learning for learning local metrics in a coordinated manner. Our experiments show that CLML improves over previous global and local metric learning approaches for the task of face retrieval.Second, we present an approach to leverage the success of CNN models forvisible spectrum face recognition to improve heterogeneous face recognition, e.g., recognition of near-infrared images from visible spectrum training images. We explore different metric learning strategies over features from the intermediate layers of the networks, to reduce the discrepancies between the different modalities. In our experiments we found that the depth of the optimal features for a given modality, is positively correlated with the domain shift between the source domain (CNN training data) and the target domain. Experimental results show the that we can use CNNs trained on visible spectrum images to obtain results that improve over the state-of-the art for heterogeneous face recognition with near-infrared images and sketches.Third, we present convolutional neural fabrics for exploring the discrete andexponentially large CNN architecture space in an efficient and systematic manner. Instead of aiming to select a single optimal architecture, we propose a “fabric” that embeds an exponentially large number of architectures. The fabric consists of a 3D trellis that connects response maps at different layers, scales, and channels with a sparse homogeneous local connectivity pattern. The only hyperparameters of the fabric (the number of channels and layers) are not critical for performance. The acyclic nature of the fabric allows us to use backpropagation for learning. Learning can thus efficiently configure the fabric to implement each one of exponentially many architectures and, more generally, ensembles of all of them. While scaling linearly in terms of computation and memory requirements, the fabric leverages exponentially many chain-structured architectures in parallel by massively sharing weights between them. We present benchmark results competitive with the state of the art for image classification on MNIST and CIFAR10, and for semantic segmentation on the Part Labels dataset
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Tamaazousti, Youssef. "Vers l’universalité des représentations visuelle et multimodales." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC038/document.
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En raison de ses enjeux sociétaux, économiques et culturels, l’intelligence artificielle (dénotée IA) est aujourd’hui un sujet d’actualité très populaire. L’un de ses principaux objectifs est de développer des systèmes qui facilitent la vie quotidienne de l’homme, par le biais d’applications telles que les robots domestiques, les robots industriels, les véhicules autonomes et bien plus encore. La montée en popularité de l’IA est fortement due à l’émergence d’outils basés sur des réseaux de neurones profonds qui permettent d’apprendre simultanément, la représentation des données (qui était traditionnellement conçue à la main), et la tâche à résoudre (qui était traditionnellement apprise à l’aide de modèles d’apprentissage automatique). Ceci résulte de la conjonction des avancées théoriques, de la capacité de calcul croissante ainsi que de la disponibilité de nombreuses données annotées. Un objectif de longue date de l’IA est de concevoir des machines inspirées des humains, capables de percevoir le monde, d’interagir avec les humains, et tout ceci de manière évolutive (c’est `a dire en améliorant constamment la capacité de perception du monde et d’interaction avec les humains). Bien que l’IA soit un domaine beaucoup plus vaste, nous nous intéressons dans cette thèse, uniquement à l’IA basée apprentissage (qui est l’une des plus performante, à ce jour). Celle-ci consiste `a l’apprentissage d’un modèle qui une fois appris résoud une certaine tâche, et est généralement composée de deux sous-modules, l’un représentant la donnée (nommé ”représentation”) et l’autre prenant des décisions (nommé ”résolution de tâche”). Nous catégorisons, dans cette thèse, les travaux autour de l’IA, dans les deux approches d’apprentissage suivantes : (i) Spécialisation : apprendre des représentations à partir de quelques tâches spécifiques dans le but de pouvoir effectuer des tâches très spécifiques (spécialisées dans un certain domaine) avec un très bon niveau de performance; ii) Universalité : apprendre des représentations à partir de plusieurs tâches générales dans le but d’accomplir autant de tâches que possible dansdifférents contextes. Alors que la spécialisation a été largement explorée par la communauté de l’apprentissage profond, seules quelques tentatives implicites ont été réalisée vers la seconde catégorie, à savoir, l’universalité. Ainsi, le but de cette thèse est d’aborder explicitement le problème de l’amélioration de l’universalité des représentations avec des méthodes d’apprentissage profond, pour les données d’image et de texte. [...]Because of its key societal, economic and cultural stakes, Artificial Intelligence (AI) is a hot topic. One of its main goal, is to develop systems that facilitates the daily life of humans, with applications such as household robots, industrial robots, autonomous vehicle and much more. The rise of AI is highly due to the emergence of tools based on deep neural-networks which make it possible to simultaneously learn, the representation of the data (which were traditionally hand-crafted), and the task to solve (traditionally learned with statistical models). This resulted from the conjunction of theoretical advances, the growing computational capacity as well as the availability of many annotated data. A long standing goal of AI is to design machines inspired humans, capable of perceiving the world, interacting with humans, in an evolutionary way. We categorize, in this Thesis, the works around AI, in the two following learning-approaches: (i) Specialization: learn representations from few specific tasks with the goal to be able to carry out very specific tasks (specialized in a certain field) with a very good level of performance; (ii) Universality: learn representations from several general tasks with the goal to perform as many tasks as possible in different contexts. While specialization was extensively explored by the deep-learning community, only a few implicit attempts were made towards universality. Thus, the goal of this Thesis is to explicitly address the problem of improving universality with deep-learning methods, for image and text data. We have addressed this topic of universality in two different forms: through the implementation of methods to improve universality (“universalizing methods”); and through the establishment of a protocol to quantify its universality. Concerning universalizing methods, we proposed three technical contributions: (i) in a context of large semantic representations, we proposed a method to reduce redundancy between the detectors through, an adaptive thresholding and the relations between concepts; (ii) in the context of neural-network representations, we proposed an approach that increases the number of detectors without increasing the amount of annotated data; (iii) in a context of multimodal representations, we proposed a method to preserve the semantics of unimodal representations in multimodal ones. Regarding the quantification of universality, we proposed to evaluate universalizing methods in a Transferlearning scheme. Indeed, this technical scheme is relevant to assess the universal ability of representations. This also led us to propose a new framework as well as new quantitative evaluation criteria for universalizing methods
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Lienou, Marie Lauginie. "Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires." Phd thesis, Paris, ENST, 2009. https://pastel.hal.science/pastel-00005585.
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Dans le cadre de la reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques en télédétection, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la cartographie, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autresLand cover recognition from automatic classifications is one of the important methodological researches in remote sensing. Besides, getting results corresponding to the user expectations requires approaching the classification from a semantic point of view. Within this frame, this work aims at the elaboration of automatic methods capable of learning classes defined by cartography experts, and of automatically annotating unknown images based on this classification. Using corine land cover maps, we first show that classical approaches in the state-of-the-art are able to well-identify homogeneous classes such as fields, but have difficulty in finding high-level semantic classes, also called mixed classes because they consist of various land cover categories. To detect such classes, we represent images into visual words, in order to use text analysis tools which showed their efficiency in the field of text mining. By means of supervised and not supervised approaches on one hand, we exploit the notion of semantic compositionality: image structures which are considered as mixtures of land cover types, are detected by bringing out the importance of spatial relations between the visual words. On the other hand, we propose a semantic annotation method using a statistical text analysis model: latent dirichlet allocation. We rely on this mixture model, which requires a bags-of-words representation of images, to properly model high-level semantic classes. The proposed approach and the comparative studies with gaussian and gmm models, as well as svm classifier, are assessed using spot and quickbird images among others
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Lienou, Marie Lauginie. "Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2009. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00005585.
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La reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques est l'une des recherches méthodologiques importantes en télédétection. Par ailleurs, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la production des cartes d'occupation du sol, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autres.
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El-Zakhem, Imad. "Modélisation et apprentissage des perceptions humaines à travers des représentations floues : le cas de la couleur." Reims, 2009. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00001090.pdf.
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L'objectif de ce travail de thèse est de mettre en œuvre une démarche interactive de construction du profil utilisateur modélisant sa propre perception. Nous présenterons deux démarches pour construire le profil représentant la perception d'un utilisateur à travers des sous-ensembles flous. Une démarche descriptive dans le cas d'un utilisateur expert et une démarche constructive dans le cas d'un utilisateur non-expert. Pour la démarche descriptive, nous proposerons une procédure de questionnement de l'utilisateur permettant de définir complètement l'ensemble des sous-ensembles flous représentant sa perception. Dans le cas d'un utilisateur non-expert, celui-ci pourra définir sa propre perception en comparant et en sélectionnant quelques profils reflétant la perception d'utilisateurs experts. Nous présenterons une procédure d'agrégation permettant de construire le profil de l'utilisateur à partir des profils experts sélectionnés et des taux de satisfaction. Une application de la démarche dans le cas de la perception de la couleur sera également présentée. Par la suite, on exploite les profils déjà construits pour la classification d'images. Nous proposerons une démarche permettant de construire le profil d'une image selon la perception d'un utilisateur en utilisant le profil standard de l'image et le profil représentant la perception de l'utilisateur. Dans cette démarche nous utiliserons une nouvelle définition de la comparabilité et de la compatibilité de deux sous-ensembles flous. Pour finir, nous présenterons une implémentation informatique de la démarche. La structure de la base de données ainsi que quelques exemples seront également présentésThe target of this thesis is to implement an interactive modeling of the user perception and a creation of an appropriate profile. We present two methods to build the profile representing the perception of the user through fuzzy subsets. The first method is a descriptive method used by an expert user and the second one is a constructive method used by a none-expert user. For the descriptive method, we propose a questioning procedure allowing the user to define completely his profile. For the constructive method, the user will be able to define his perception while comparing and selecting some profiles reflecting the perception of other expert users. We present a procedure of aggregation allowing building the profile of the user starting from the selected expert profiles and the rates of satisfaction. As a case study, we describe an application to model the color perception. Thereafter, we exploit the profiles already built for image classification. We propose a procedure that allows building the profile of an image according to the user perception, by using the standard profile of the image and the user’s profile representing his perception. In this method we use new definitions for the notions of comparability and compatibility of two fuzzy subsets. At the end, we present an implementation of the all procedure, the structure of the database as some examples and results
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Engilberge, Martin. "Deep Inside Visual-Semantic Embeddings." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS150.
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De nos jours l’Intelligence artificielle (IA) est omniprésente dans notre société. Le récent développement des méthodes d’apprentissage basé sur les réseaux de neurones profonds aussi appelé “Deep Learning” a permis une nette amélioration des modèles de représentation visuelle et textuelle. Cette thèse aborde la question de l’apprentissage de plongements multimodaux pour représenter conjointement des données visuelles et sémantiques. C’est une problématique centrale dans le contexte actuel de l’IA et du deep learning, qui présente notamment un très fort potentiel pour l’interprétabilité des modèles. Nous explorons dans cette thèse les espaces de représentations conjoints visuels et sémantiques. Nous proposons deux nouveaux modèles permettant de construire de tels espaces. Nous démontrons également leur capacité à localiser des concepts sémantiques dans le domaine visuel. Nous introduisons également une nouvelle méthode permettant d’apprendre une approximation différentiable des fonctions d’évaluation basée sur le rangNowadays Artificial Intelligence (AI) is omnipresent in our society. The recentdevelopment of learning methods based on deep neural networks alsocalled "Deep Learning" has led to a significant improvement in visual representation models.and textual.In this thesis, we aim to further advance image representation and understanding.Revolving around Visual Semantic Embedding (VSE) approaches, we explore different directions: We present relevant background covering images and textual representation and existing multimodal approaches. We propose novel architectures further improving retrieval capability of VSE and we extend VSE models to novel applications and leverage embedding models to visually ground semantic concept. Finally, we delve into the learning process andin particular the loss function by learning differentiable approximation of ranking based metric
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Venkataramanan, Shashanka. "Metric learning for instance and category-level visual representation." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS022.
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Le principal objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux machines d'extraire des informations significatives à partir de données visuelles, telles que des images et des vidéos, et de tirer parti de ces informations pour effectuer une large gamme de tâches. À cette fin, de nombreuses recherches se sont concentrées sur le développement de modèles d'apprentissage profond capables de coder des représentations visuelles complètes et robustes. Une stratégie importante dans ce contexte consiste à préentraîner des modèles sur des ensembles de données à grande échelle, tels qu'ImageNet, pour apprendre des représentations qui peuvent présenter une applicabilité transversale aux tâches et faciliter la gestion réussie de diverses tâches en aval avec un minimum d'effort. Pour faciliter l'apprentissage sur ces ensembles de données à grande échelle et coder de bonnes représentations, des stratégies complexes d'augmentation des données ont été utilisées. Cependant, ces augmentations peuvent être limitées dans leur portée, étant soit conçues manuellement et manquant de diversité, soit générant des images qui paraissent artificielles. De plus, ces techniques d'augmentation se sont principalement concentrées sur le jeu de données ImageNet et ses tâches en aval, limitant leur applicabilité à un éventail plus large de problèmes de vision par ordinateur. Dans cette thèse, nous visons à surmonter ces limitations en explorant différentes approches pour améliorer l'efficacité et l'efficience de l'apprentissage des représentations. Le fil conducteur des travaux présentés est l'utilisation de techniques basées sur l'interpolation, telles que mixup, pour générer des exemples d'entraînement diversifiés et informatifs au-delà du jeu de données original. Dans le premier travail, nous sommes motivés par l'idée de la déformation comme un moyen naturel d'interpoler des images plutôt que d'utiliser une combinaison convexe. Nous montrons que l'alignement géométrique des deux images dans l'espace des caractéristiques permet une interpolation plus naturelle qui conserve la géométrie d'une image et la texture de l'autre, la reliant au transfert de style. En nous appuyant sur ces observations, nous explorons la combinaison de mix6up et de l'apprentissage métrique profond. Nous développons une formulation généralisée qui intègre mix6up dans l'apprentissage métrique, conduisant à des représentations améliorées qui explorent des zones de l'espace d'embedding au-delà des classes d'entraînement. En nous appuyant sur ces insights, nous revisitons la motivation originale de mixup et générons un plus grand nombre d'exemples interpolés au-delà de la taille du mini-lot en interpolant dans l'espace d'embedding. Cette approche nous permet d'échantillonner sur l'ensemble de l'enveloppe convexe du mini-lot, plutôt que juste le long des segments linéaires entre les paires d'exemples. Enfin, nous explorons le potentiel de l'utilisation d'augmentations naturelles d'objets à partir de vidéos. Nous introduisons un ensemble de données "Walking Tours" de vidéos égocentriques en première personne, qui capturent une large gamme d'objets et d'actions dans des transitions de scènes naturelles. Nous proposons ensuite une nouvelle méthode de préentraînement auto-supervisée appelée DoRA, qui détecte et suit des objets dans des images vidéo, dérivant de multiples vues à partir des suivis et les utilisant de manière auto-superviséeThe primary goal in computer vision is to enable machines to extract meaningful information from visual data, such as images and videos, and leverage this information to perform a wide range of tasks. To this end, substantial research has focused on developing deep learning models capable of encoding comprehensive and robust visual representations. A prominent strategy in this context involves pretraining models on large-scale datasets, such as ImageNet, to learn representations that can exhibit cross-task applicability and facilitate the successful handling of diverse downstream tasks with minimal effort. To facilitate learning on these large-scale datasets and encode good representations, com- plex data augmentation strategies have been used. However, these augmentations can be limited in their scope, either being hand-crafted and lacking diversity, or generating images that appear unnatural. Moreover, the focus of these augmentation techniques has primarily been on the ImageNet dataset and its downstream tasks, limiting their applicability to a broader range of computer vision problems. In this thesis, we aim to tackle these limitations by exploring different approaches to en- hance the efficiency and effectiveness in representation learning. The common thread across the works presented is the use of interpolation-based techniques, such as mixup, to generate diverse and informative training examples beyond the original dataset. In the first work, we are motivated by the idea of deformation as a natural way of interpolating images rather than using a convex combination. We show that geometrically aligning the two images in the fea- ture space, allows for more natural interpolation that retains the geometry of one image and the texture of the other, connecting it to style transfer. Drawing from these observations, we explore the combination of mixup and deep metric learning. We develop a generalized formu- lation that accommodates mixup in metric learning, leading to improved representations that explore areas of the embedding space beyond the training classes. Building on these insights, we revisit the original motivation of mixup and generate a larger number of interpolated examples beyond the mini-batch size by interpolating in the embedding space. This approach allows us to sample on the entire convex hull of the mini-batch, rather than just along lin- ear segments between pairs of examples. Finally, we investigate the potential of using natural augmentations of objects from videos. We introduce a "Walking Tours" dataset of first-person egocentric videos, which capture a diverse range of objects and actions in natural scene transi- tions. We then propose a novel self-supervised pretraining method called DoRA, which detects and tracks objects in video frames, deriving multiple views from the tracks and using them in a self-supervised manner
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Nguyen, Nhu Van. "Représentations visuelles de concepts textuels pour la recherche et l'annotation interactives d'images." Phd thesis, Université de La Rochelle, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00730707.
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En recherche d'images aujourd'hui, nous manipulons souvent de grands volumes d'images, qui peuvent varier ou même arriver en continu. Dans une base d'images, on se retrouve ainsi avec certaines images anciennes et d'autres nouvelles, les premières déjà indexées et possiblement annotées et les secondes en attente d'indexation ou d'annotation. Comme la base n'est pas annotée uniformément, cela rend l'accès difficile par le biais de requêtes textuelles. Nous présentons dans ce travail différentes techniques pour interagir, naviguer et rechercher dans ce type de bases d'images. Premièrement, un modèle d'interaction à court terme est utilisé pour améliorer la précision du système. Deuxièmement, en se basant sur un modèle d'interaction à long terme, nous proposons d'associer mots textuels et caractéristiques visuelles pour la recherche d'images par le texte, par le contenu visuel, ou mixte texte/visuel. Ce modèle de recherche d'images permet de raffiner itérativement l'annotation et la connaissance des images. Nous identifions quatre contributions dans ce travail. La première contribution est un système de recherche multimodale d'images qui intègre différentes sources de données, comme le contenu de l'image et le texte. Ce système permet l'interrogation par l'image, l'interrogation par mot-clé ou encore l'utilisation de requêtes hybrides. La deuxième contribution est une nouvelle technique pour le retour de pertinence combinant deux techniques classiques utilisées largement dans la recherche d'information~: le mouvement du point de requête et l'extension de requêtes. En profitant des images non pertinentes et des avantages de ces deux techniques classiques, notre méthode donne de très bons résultats pour une recherche interactive d'images efficace. La troisième contribution est un modèle nommé "Sacs de KVR" (Keyword Visual Representation) créant des liens entre des concepts sémantiques et des représentations visuelles, en appui sur le modèle de Sac de Mots. Grâce à une stratégie d'apprentissage incrémental, ce modèle fournit l'association entre concepts sémantiques et caractéristiques visuelles, ce qui contribue à améliorer la précision de l'annotation sur l'image et la performance de recherche. La quatrième contribution est un mécanisme de construction incrémentale des connaissances à partir de zéro. Nous ne séparons pas les phases d'annotation et de recherche, et l'utilisateur peut ainsi faire des requêtes dès la mise en route du système, tout en laissant le système apprendre au fur et à mesure de son utilisation. Les contributions ci-dessus sont complétées par une interface permettant la visualisation et l'interrogation mixte textuelle/visuelle. Même si pour l'instant deux types d'informations seulement sont utilisées, soit le texte et le contenu visuel, la généricité du modèle proposé permet son extension vers d'autres types d'informations externes à l'image, comme la localisation (GPS) et le temps.
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Defrasne, Ait-Said Elise. "Perception et représentation du mouvement : influences de la verbalisation sur la reconnaissance de mouvements d'escrime en fonction de l'expertise." Thesis, Besançon, 2014. http://www.theses.fr/2014BESA1023/document.
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Faut-il verbaliser pour mémoriser et apprendre ? D’après la littérature examinant l’influence des verbalisations sur l’apprentissage et la mémoire, la réponse à cette question dépend du type de matériel utilisé (matériel conceptuel versus matériel perceptif) et du niveau d’expertise des apprenants. Dans l’Étude 1, nous avons examiné l’incidence de descriptions verbales sur la reconnaissance visuelle de séquences de mouvements d’escrime, avec des participants de trois niveaux d’expertise (novices, intermédiaires et experts). Dans l’Étude 2, nous avons étudié l’influence de différents contenus de descriptions verbales sur la reconnaissance de séquences de mouvements d’escrime, en fonction de l’expertise. L’objectif de l’Étude 3 était d’examiner l’effet sur la mémoire d’une trace autre que verbale : une trace motrice. Les résultats de l’Étude 1 montrent que verbaliser améliore la reconnaissance des novices, altère celle des intermédiaires et n’a aucun effet sur la reconnaissance des experts. Les résultats de l’Étude 2 montrent que le contenu des descriptions verbales a une incidence sur la mémoire, en fonction du niveau d’expertise des participants. Les résultats de l’étude 3 montrent que reproduire le mouvement d’escrime, sans feedback, nuit à la reconnaissance visuelle des participants novices. Ces résultats élargissent le phénomène d’ombrage verbal à un matériel nettement plus conceptuel que celui qui est classiquement utilisé dans ce domaine de recherche. Ils apportent un étayage solide à la proposition théorique de l’interférence résultant d’un recodage verbal (Schooler, 1990). Ils montrent également qu’une trace motrice additionnelle peut nuire à la reconnaissance visuelle de séquences de mouvementsIs it necessary to verbalize in order to memorize and learn a material? According to the literature examining the influence of verbalizations on learning and memory, the answer to this question depends on the type of material used (conceptual material versus perceptive material) and on the learners’ level of expertise. In Study 1, we examined the influence of verbal descriptions on the visual recognition of sequences of fencing movements, with participants of the three levels of expertise (novices, intermediates, experts). In Study 2, we studied the influence of different content of verbal descriptions on the recognition of sequences of fencing movements, according to the level of expertise. The goal of Study 3 was to examine the effect on memory of a trace distinct from a verbal trace: a motor trace. The findings of Study 1 show that verbalizing improves novices’ recognition, impairs intermediates’ recognition and has no effect on experts’ recognition. The results of Study 2 show that the content of verbal descriptions has an effect on memory, according to the participants’ level of expertise. The findings of Study 3 show that duplicating the fencing movement, with no feedback, strongly impedes beginners’ visual recognition. These findings broaden the verbal overshadowing phenomena to a material distinctly more conceptual than the one classically used in this field of research. They bring strong support to the theoretical hypothesis of interference resulting from a verbal recoding (Schooler, 1990). They also show that an additional motor trace can harm visual recognition of movement sequences
Книги з теми "Apprentissage de la représentation visuelle"
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Chayer, Lucille Paquette. Compréhension de lecture. Montréal, Qué: Éditions de la Chenelière, 2000.
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Côté, Claire. Résolution de problèmes. Montréal, Qué: Éditions de la Chenelière, 2000.
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3
1948-, Perraton Charles, and Université du Québec à Montréal. Groupe d'études et de recherches en sémiotique des espaces., eds. Le cinéma: Imaginaire de la ville : "du cinéma et des restes urbains", prise 2. Montréal: Groupe d'études et de recherches en sémiotique des espaces, Université du Québec à Montréal, 2001.
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4
Pylyshyn, Zenon W. Things and places: How the mind connects with the world. Cambridge, Mass: MIT Press, 2007.
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5
Robert, Hopkins. Picture, image and experience: A philosophical inquiry. Cambridge: Cambridge University Press, 1998.
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6
Berger, John. Ways of seeing. London: British Broadcasting Corporation and Penguin Books, 1986.
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7
Lacey, Nick. Image and representation: Key concepts in media studies. 2nd ed. Basingstoke [England]: Palgrave Macmillan, 2009.
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8
Lacey, Nick. Image and representation: Key concepts in media studies. New York: St. Martin's Press, 1998.
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9
Berger, John. Ways of seeing. [S.l.]: Peter Smith, 1987.
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10
R, Cocking Rodney, and Renninger K. Ann, eds. The development and meaning ofpsychological distance. Hillsdale, N.J: L. Erlbaum Associates, 1993.
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1
Bastien, Claude. "Apprentissage : modèles et représentation." In Intelligence naturelle, intelligence artificielle, 257–68. Presses Universitaires de France, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/puf.lenyj.1993.01.0257.
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2
Ducasse, Déborah, and Véronique Brand-Arpon. "Représentation visuelle du fonctionnement humain ordinaire." In Psychothérapie du Trouble Borderline, 19–27. Elsevier, 2019. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-76241-3.00003-9.
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3
Olivier, Laurent. "LES CODES DE REPRÉSENTATION VISUELLE DANS L’ART CELTIQUE ANCIEN." In Celtic Art in Europe, 39–55. Oxbow Books, 2014. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvh1dqs8.8.
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4
WANG, Xinxia, Xialing SHEN, and Jing GUO. "La métaphore dans les dictionnaires bilingues d’apprentissage :." In Dictionnaires et apprentissage des langues, 79–88. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4627.
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Sous l’angle de la cognition, la métaphore est non seulement un phénomène de langue, mais également un mécanisme cognitif fondamental dans notre compréhension du monde. Ainsi exerce-t-elle une influence considérable sur la lexicographie d’apprentissage, qui prête désormais un grand intérêt à la structure lexicale en tant que représentation de notre connaissance du monde. D’un côté, les lexicographes ont intérêt à élaborer des stratégies pour traiter différentes informations dans un dictionnaire d’apprentissage de façon à ce que les apprenants puissent comprendre le processus métaphorique et percevoir les acceptations d’un mot comme un continuum. D’un autre côté, bien que la vision humaine du monde soit universelle, la métaphorisation peut varier d’une langue à l’autre. Dans les dictionnaires bilingues qui mettent deux langues-cultures en contact, une perspective contrastive axée sur l’exploration de la métaphore permet aux apprenants de mieux repérer tant les particularités linguistiques que les différences culturelles à l’œuvre.
5
Martí, Eduardo. "Appropriation précoce des systèmes externes de représentation : apprentissage et développement." In Vygotski et les recherches en éducation et en didactiques, 59–71. Presses Universitaires de Bordeaux, 2008. http://dx.doi.org/10.4000/books.pub.48192.
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6
Celse-Giot, Carole, and Alexandre Coutté. "Peut-on se passer de représentations en sciences cognitives ?" In Neurosciences & cognition, 115–23. De Boeck Supérieur, 2011. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.putoi.2011.01.0114.
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En sciences cognitives, la place accordée à la motricité pour décrire et expliquer la cognition varie grandement d’une approche théorique à l’autre. Dans ce chapitre, nous présentons des résultats qui illustrent les liens existants entre perception visuelle et motricité. Ainsi, plusieurs études recourant aux paradigmes d’amorçages visuomoteur et motorovisuel suggèrent que la perception visuelle est couplée à des anticipations gestuelles. Plus précisément, plusieurs données comportementales montrent que la perception visuelle d’un objet est non seulement tributaire des caractéristiques des actions que l’on a l’habitude d’effectuer sur cet objet, mais elle est également fortement influencée par les caractéristiques de l’action que l’on se prépare à effectuer sur cet objet. L’interprétation de ces effets renvoie à une conception sensorimotrice de l’espace et de la perception visuelle. Plus généralement, la notion de représentation mentale telle que nous la concevons repose sur le déroulement intériorisé de l’action, influencé à la fois par les traces laissées en mémoire et par les événements présents.
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Barreau, Jean-Jacques. "L'œuvre d'art : un ailleurs familier." In L'œuvre d'art : un ailleurs familier, 123–47. In Press, 2014. http://dx.doi.org/10.3917/pres.barre.2014.01.0124.
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La prise en compte du processus de la représentativité comme travail de la représentation , comme mouvement psychique des transferts de formes animant le représentant psychique de la pulsion au-delà du contenu significatif de la représentation, au-delà de ses contenus représentationnels, est le point de vue à partir duquel j’aborde la problématique de l’image : de l’image sensorielle comme premier référent de la représentation, de l’image psychique, ainsi que des images de l’art comme expression des relations entre les différentes formes – que l’on dira abstraites ou virtuelles – de l’image. Il s’agit d’approcher la notion d’intelligibilité esthétique , c’est-à-dire les formes sensibles des processus de symbolisation, à partir de la figurabilité psychique et du modèle, utilisé par Freud, de la révélation photographique comme révélation iconique et symbolique d’une impression indiciaire de nature hétérogène : visuelle, gestuelle, tactile, verbale.
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"Histoire de la représentation visuelle de la croix et du crucifié." In Commencements, 240–43. Peeters Publishers, 2020. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv1q26jxr.28.
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Barreau, Jean-Jacques. "Le rêve, entre actuel et origines." In Le rêve, entre actuel et origines, 197–212. In Press, 2017. http://dx.doi.org/10.3917/pres.barre.2017.01.0198.
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À partir de l’expérience du rêve, comment définir un « penser en image » et le régime spécifique de l’expression du sensible dans la cure analytique ? Peut-on concevoir une pensée esthétique au-delà de la représentation et de la pensée logico-discursive ? Peut-on envisager une pensée qui n’opposerait pas le sensible à l’intelligible ? Avec l’image, sommes-nous au bord de la pensée ou au cœur de ce que l’on peut appeler la matrice visuelle de la pensée à partir de l’inscription des traces de perception ? Penser en image s’applique aux modes d’expression qui se manifestent dans la cure sous une forme hétérogène à l’ordre du discours, les rapports entre ces formes d’expression mobilisant aussi bien la dimension hallucinatoire du transfert que le champ de la parole et de l’énonciation. Le dispositif analytique ouvre sur une autre scène, au carrefour du langage verbal et du langage plastique, au carrefour de la pensée visuelle et de la pensée verbale. Nous suivrons quelques-uns des détours de la pensée freudienne dessinant, explicitement ou secrètement, une esthétique comme puissance et potentialité de la forme, puissance de présentation au-delà de la représentation.
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Chiaramonte, Céline, and Stéphane Rousset. "Peut-on se passer de représentations en sciences cognitives ?" In Neurosciences & cognition, 69–78. De Boeck Supérieur, 2011. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.putoi.2011.01.0069.
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Ce chapitre propose d’examiner dans quelle mesure le recours à la notion de représentation détermine la nature des relations entre perception et mémoire. Cette contrainte est évaluée dans le cadre de modèles proposés pour rendre compte d’un phénomène perceptif, la sélection attentionnelle. La sélection attentionnelle renvoie au traitement prioritaire d’un élément lorsque de multiples objets sont présents dans la scène visuelle. Dans le cadre des modèles structuraux, du fait de la hiérarchie entre perception et mémoire induite par la notion de représentation mnésique, la familiarité des objets ne pourrait intervenir sur la sélection que via des processus descendants. En revanche, dans le cadre d’une approche fonctionnelle il est prédit que la familiarité puisse provoquer précocement une saillance des objets. Ces deux prédictions peuvent être opposées expérimentalement et fournir ainsi en retour des indications sur la pertinence de la hiérarchie entre perception et mémoire.
Тези доповідей конференцій з теми "Apprentissage de la représentation visuelle"
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Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.
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« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »
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Otjacques, Benoît, Maël Cornil, Mickaël Stefas, and Fernand Feltz. "Représentation visuelle interactive de l'importance subjective de critères de sélection de données." In 23rd French Speaking Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2044354.2044368.
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Van de Vreken, Anne, and Stéphane Safin. "Influence du type de représentation visuelle sur l'évaluation de l'ambiance d'un espace architectural." In Conference Internationale Francophone sur I'Interaction Homme-Machine. New York, New York, USA: ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1941007.1941015.
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