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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données
analyse de donnéesSynonyme(s)analyse statistique analyse des donnéesVoir aussi |
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Analyse contrastive de la perception de la ville entre fictions climatiques et débats publics / Alexandra Li–Combeau-Longuet (2022)
Titre : Analyse contrastive de la perception de la ville entre fictions climatiques et débats publics Type de document : Mémoire Auteurs : Alexandra Li–Combeau-Longuet, Auteur ; Catherine Dominguès , Encadrant ; Sabine Ploux, Encadrant Editeur : Paris : Institut National des Langues et Civilisations Orientales Année de publication : 2022 Projets : PARVIS / Importance : 80 p. Note générale : bibliographie
Master traitement automatique des langues, Parcours Ingénierie MultilingueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] linguistique informatique
[Termes IGN] villeMots-clés libres : analyse statistique de données textuelles TXM clustering romans de science-fiction Grand Débat National Natural Language Processing (NLP) city statistical analysis of textual data science fiction Résumé : (auteur) Ce travail, s'inscrivant dans le projet PARVIS (PARoles de VIlleS), porte sur l'analyse contrastive de la perception de la ville entre un corpus de débats publics et un corpus de romans de science-fiction (dont des fictions climatiques). Ces corpus ne parlant pas uniquement de la ville, nous utilisons une approche "par lexique" pour définir la ville. Cette approche pose la question de la désambigüisation lexicale, mais aussi de la segmentation en la seule unité comparable entre les deux corpus : la phrase. Nous avons donc commencé par une exploration "gros grain" des corpus afin de formuler des hypothèses sur la perception de la ville, dans laquelle la désambigüisation lexicale et la segmentation en phrase seront abordées. Enfin, une exploration "grain fin" des vecteurs contextuels des mots de la ville a été réalisée dans le but de répondre à ces hypothèses. Note de contenu : Introduction : contexte de travail
Problématiques et objectifs
Partie 1- État de l’art, rappel sur les méthodes utiles
1 Analyse de données textuelles (ADT) ou Textométrie
2 Apprentissage automatique
Partie 2- Exploration du corpus "gros grain" : formulation d’hypothèses sur la perception de la ville
3 Pré-traitements : désambiguïsation
4 Méthode : exploration "gros grains"
5 Résultats de l’exploration "gros grain"
6 Formulation des hypothèses
Partie 3- Exploration "grain fin" du corpus : les contextes d’emploi
7 Méthode : clustering sur les vecteurs contextuels de CamemBERT
8 Analyses des clusters
9 Discussion
Conclusion généraleNuméro de notice : 13867 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LASTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102272 Documents numériques
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rapport_Li-Combeau-Longuet - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions / Joseph Gesnouin (2022)
Titre : Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions Titre original : Analyse des mouvements et gestes des piétons via caméra embarquée pour la prédiction de leurs intentions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Joseph Gesnouin, Auteur ; Fabien Moutarde, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2022 Importance : 171 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Paris Sciences et Lettres, Préparée à MINES ParisTech, Spécialité
Informatique temps réel, robotique et automatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] reconnaissance de gestes
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] squelettisation
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The autonomous vehicle (AV) is a major challenge for the mobility of tomorrow. Progress is being made every day to achieve it; however, many problems remain to be solved to achieve a safe outcome for the most vulnerable road users (VRUs). One of the major challenge faced by AVs is the ability to efficiently drive in urban environments. Such a task requires interactions between autonomous vehicles and VRUs to resolve traffic ambiguities. In order to interact with VRUs, AVs must be able to understand their intentions and predict their incoming actions. In this dissertation, our work revolves around machine learning technology as a way to understand and predict human behaviour from visual signals and more specifically pose kinematics. Our goal is to propose an assistance system to the AV that is lightweight, scene-agnostic that could be easily implemented in any embedded devices with real-time constraints. Firstly, in the gesture and action recognition domain, we study and introduce different representations for pose kinematics, based on deep learning models as a way to efficiently leverage their spatial and temporal components while staying in an euclidean grid-space. Secondly, in the autonomous driving domain, we show that it is possible to link the posture, the walking attitude and the future behaviours of the protagonists of a scene without using the contextual information of the scene (zebra crossing, traffic light...). This allowed us to divide by a factor of 20 the inference speed of existing approaches for pedestrian intention prediction while keeping the same prediction robustness. Finally, we assess the generalization capabilities of pedestrian crossing predictors and show that the classical train-test sets evaluation for pedestrian crossing prediction, i.e., models being trained and tested on the same dataset, is not sufficient to efficiently compare nor conclude anything about their applicability in a real-world scenario. To make the research field more sustainable and representative of the real advances to come. We propose new protocols and metrics based on uncertainty estimates under domain-shift in order to reach the end-goal of pedestrian crossing behavior predictors: vehicle implementation. Note de contenu : 1- Introduction
2- Human activity recognition with pose-driven deep learning models
3- From action recognition to pedestrian discrete intention prediction
4- Assessing the generalization of pedestrian crossing predictors
5- ConclusionNuméro de notice : 24066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique temps réel, robotique et automatique : Paris Sciences et Lettres : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813520 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102091 Application of deep learning with stratified K-fold for vegetation species discrimation in a protected mountainous region using Sentinel-2 image / Efosa Gbenga Adagbasa in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
[article]
Titre : Application of deep learning with stratified K-fold for vegetation species discrimation in a protected mountainous region using Sentinel-2 image Type de document : Article/Communication Auteurs : Efosa Gbenga Adagbasa, Auteur ; Samuel Adelabu, Auteur ; Tom W. Okello, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 142 - 162 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] PoaceaeRésumé : (auteur) Understanding the spatial distribution of vegetation species is essential to gain knowledge on the recovery process of an ecosystem. Few studies have used deep learning and machine learning models for image processing focusing on forest/crop classification. This study, therefore, makes use of a multi-layer perceptron (MLP) deep neural network to discriminate grass species in a mountainous region using Sentinel-2 images. Vegetation indices, Sentinel-1 and ASTER DEM were combined with Sentinel-2 images to improve classification accuracy. Stratified K-fold was used to ensure balanced training and test data. The results, when compared with other commonly used machine learning models, outperformed them all. It produced a better discriminate of the grass species when ASTER DEM was combined with Sentinel-2 images, with overall F1 score of 92%. The results of the species discrimination show a general increase in increaser II species such as Eragrostis curvula and a decrease in decreaser species like Phragmites australis. Numéro de notice : A2022-301 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/10106049.2019.1704070 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1704070 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100378
in Geocarto international > vol 37 n° 1 [01/01/2022] . - pp 142 - 162[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)
Titre : Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean-Yves Franceschi, Auteur ; Sylvain Lamprier, Directeur de thèse ; Patrick Gallinari, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 304 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de Sorbonne UniversitéLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système dynamiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnement. Note de contenu : 1- Motivation
2- Time series representation learning
3- State-space predictive models for spatiotemporal data
4- Analysis of GANs’ training dynamics
5- ConclusionNuméro de notice : 15203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Paris : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03591720 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100472 Attributing pedestrian networks with semantic information based on multi-source spatial data / Xue Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Attributing pedestrian networks with semantic information based on multi-source spatial data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xue Yang, Auteur ; Kathleen Stewart, Auteur ; Mengyuan Fang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 31 - 54 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] itinéraire piétionnier
[Termes IGN] navigation pédestre
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] Wuhan (Chine)Résumé : (auteur) The lack of associating pedestrian networks, i.e. the paths and roads used for non-vehicular travel, with information about semantic attribution is a major weakness for many applications, especially those supporting accurate pedestrian routing. Researchers have developed various algorithms to generate pedestrian walkways based on datasets, including high-resolution images, existing map databases, and GPS data; however, the semantic attribution of pedestrian walkways is often ignored. The objective of our study is to automatically extract semantic information including incline values and the different categories of pedestrian paths from multi-source spatial data, such as crowdsourced GPS tracking data, land use data, and motor vehicle road (MVR) networks. Incline values for each pedestrian path were derived from tracking data through elevation filtering using wavelet theory and a similarity-based map-matching method. To automatically categorize pedestrian paths into five classes including sidewalk, crosswalk, entrance walkway, indoor path, and greenway, we developed a hierarchical strategy of spatial analysis using land use data and MVR networks. The effectiveness of our proposed method is demonstrated using real datasets including GPS tracking data collected by volunteers, land use data acquired from OpenStreetMap, and MVR network data downloaded from Gaode Map. Numéro de notice : A2022-083 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2021.1902530 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2021.1902530 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99480
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 1 (January 2022) . - pp 31 - 54[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Attributs de texture extraits d'images multispectrales acquises en conditions d'éclairage non contrôlées : application à l'agriculture de précision / Anis Amziane (2022)PermalinkA benchmark of named entity recognition approaches in historical documents : application to 19th century French directories / Nathalie Abadie (2022)PermalinkClassification of mediterranean shrub species from UAV point clouds / Juan Pedro Carbonell-Rivera in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkCombining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China / Huijuan Zhang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkConstruction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)PermalinkContribution to object extraction in cartography : A novel deep learning-based solution to recognise, segment and post-process the road transport network as a continuous geospatial element in high-resolution aerial orthoimagery / Calimanut-Ionut Cira (2022)PermalinkConventional and neural network-based water vapor density model for GNSS troposphere tomography / Chen Liu in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkCultivating historical heritage area vitality using urban morphology approach based on big data and machine learning / Jiayu Wu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)PermalinkDeep image translation with an affinity-based change prior for unsupervised multimodal change detection / Luigi Tommaso Luppino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)Permalink