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Amélioration des résolutions spatiale et spectrale d’images satellitaires par réseaux antagonistes / Anaïs Gastineau (2021)
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Titre : Amélioration des résolutions spatiale et spectrale d’images satellitaires par réseaux antagonistes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anaïs Gastineau, Auteur ; Jean-François Aujol, Directeur de thèse ; Yannick Berthoumieu, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2021 Importance : 111 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Bordeaux, spécialité Mathématiques appliquées et calcul scientifiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] limite de résolution spectrale
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] pansharpening (fusion d'images)
[Termes IGN] réseau antagoniste génératifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) De plus en plus d'applications, telles que la cartographie ou la classification de l'occupation des sols, nécessitent des images hautes résolutions de la surface de la Terre, mais ces données ne sont pas toujours disponibles. Ainsi, cette thèse porte sur le problème de fusion d'images panchromatiques et multispectrales dans le but d'exploiter au mieux les richesses spatiale et spectrale de chacune de ces données. Pour atteindre cet objectif, cette thèse explore plusieurs aspects liés à l'optimisation du problème ou bien aux architectures considérées.De manière générale, la paramétrisation des réseaux convolutifs est souvent suffisante pour supporter la diversité des problèmes rencontrés. La base de données d'apprentissage est alors considérée comme le vecteur principal de conditionnement au problème traité. Ainsi, dans un contexte de réseaux antagonistes génératifs, nous proposons d'intégrer une modélisation plus fine du problème de "pansharpening" quant à la conception même du réseau. Nous avons également évalué l'impact sur les performances de reconstruction de différentes formulations de la fonctionnelle globale à minimiser tenant compte des spécificités de l'application.Dans un premier temps, nous étudions les différents types de régularisation existant dans un cadre variationnel pour ensuite utiliser cette connaissance afin d'ajouter ce type de contraintes géométrique et spectrale dans la fonction de perte du générateur.Dans un second temps, nous étudions des solutions liées aux architectures considérées pour le générateur et le discriminateur. En effet, nous proposons l'utilisation de plusieurs discriminateurs, chacun répondant à une tâche différente mais complémentaire. Le premier discriminateur se concentre sur la préservation de la résolution spatiale en prenant en compte la luminance et la composante infra-rouge, très informative d'un point de vue de la texture pour la végétation, des images satellites. Le second discriminateur préserve la résolution spectrale en comparant les composantes chromatiques Cb et Cr. Nous étudions également l'ajout de mécanismes d'attention dans le générateur. Nous considérons des mécanismes d'attention spatiale et spectrale pour améliorer la précision de reconstruction du générateur. En effet, ces mécanismes ont pour objectif d'attirer l'attention du générateur sur les parties de l'image les plus pertinentes pour améliorer le résultat.L'ensemble des pistes que nous avons explorées a conduit à des résultats convaincants, à la fois quantitatifs et visuels. En effet, nous avons pu observer une amélioration notable de la précision des reconstructions spatiale et spectrale, contribuant ainsi à résoudre le problème de fusion d'images panchromatique et multispectrale. Note de contenu : 1- Introduction
2- État-de-l’art général
3- Fusion d’images non locale préservant la géométrie basée sur les méthodes variationnelles
4- Reconstruction de la géométrie par l’utilisation de GANs
5- Préservation des résolutions spatiale et spectrale dans un cadre GAN basé multidiscriminateur
6- Reconstructions spatiale et spectrale basées sur l’utilisation de mécanismes d’attention
7- Conclusion : bilan et perspectivesNuméro de notice : 28630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques appliquées et calcul scientifique : Bordeaux : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de l'intégration du matériau au système DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03519655/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99620 An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models / Oussama Ennafii (2021)
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Titre : An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris
, Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet
, Auteur
Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 329 - 336 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] objet géographique urbain
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] représentation géométrique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) City modeling consists in building a semantic generalized model of the surface of urban objects. These could be seen as a special case of Boundary representation surfaces. Most modeling methods focus on 3D buildings with Very High Resolution overhead data (images and/or 3D point clouds). The literature abundantly addresses 3D mesh processing but frequently ignores the analysis of such models. This requires an efficient representation of 3D buildings. In particular, for them to be used in supervised learning tasks, such a representation should be scalable and transferable to various environments as only a few reference training instances would be available. In this paper, we propose two solutions that take into account the specificity of 3D urban models. They are based on graph kernels and Scattering Network. They are here evaluated in the challenging framework of quality evaluation of building models. The latter is formulated as a supervised multilabel classification problem, where error labels are predicted at building level. The experiments show for both feature extraction strategy strong and complementary results (F-score > 74% for most labels). Transferability of the classification is also examined in order to assess the scalability of the evaluation process yielding very encouraging scores (F-score > 86% for most labels). Numéro de notice : C2021-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98035
Titre : Analyzing and improving Graph Neural Networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Renton, Auteur ; Sébastien Adam, Auteur Editeur : Université de Rouen Année de publication : 2021 Importance : 130 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le diplôme de Doctorat de l'Université de Rouen Normandie, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] filtre spectral
[Termes IGN] noeud
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] théorie des graphes
[Termes IGN] transformation de Laplace
[Termes IGN] transformation inverseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Although theorised about fifteen years ago, the scientific community’s interest for graph neural networks has only really taken off recently. Those models aim to transpose the representation learning capacity inherent in deep neural network onto graph data, via the learning of hidden states associated with the graph nodes. These hidden states are computed and updated according to the information contained in the neighborhoud of each node.This recent interest for graph neural networks (GNNs) has led to a "jungle" of models and frameworks, making this field of research sometimes confusing. Historically, two main strategies have been explored : the spatial GNNs on one side and the spectral GNNs on the other side. Spatial GNNs, sometimes also called Message Passing Neural Network, are based on the computation of a message which agregates the information contained in the neighborhoud of each node. On the other side, spectral GNNs are based on the spectral graph theory and thus on the graph Laplacian. The eigendecomposition of the graph Laplacian allows to define a graph Fourier transform and its inverse. From these transforms, different filters can be applied on the graph, leading to similar result than filtering on images or signals. In this thesis, we begin by introducing a third category, called spectral rooted spatial convolution. Indeed, some recent methods are taking root in the spectral domain while avoiding to compute the eigendecomposition of the graph Laplacian. This third category leads to question about the fundamental difference between spectral and spatial GNNs. We answer this question by proposing a general model unifying both strategies, showing notably that spectral GNNs are a particular case of spatial GNNs. This unified model also allowed us to propose a spectral analysis of some popular GNNs in the scientificcommunitic, namely GCN, GIN, GAT, ChebNet and CayleyNet. This analysis shows that spatial models are limited to low-pass and high-pass filtering, while spectral models can produce any kind of filters. Those results are then found with the presentation of a toy problem, showing in the first instance the limitation of spatial models to define pass-band filters, and the importance of designing such filters. Those results have led us to propose a method allowing any kind of filter, while limiting the network’s number of parameters. Indeed, even though spectral models are able to design any kind of filtering, each new filter require the add of a new weight matrix in the neural network. In order to reduce the number of parameters, we propose to adapt Depthwise Separable Convolution to graphs through a method called Depthwise Separable Graph Convolution Network. This method is evaluated on both transductive and inductive learning, outperforming state-of-the-arts results.Finally, we propose a method defined in the spatial domain in order to take into account edge attributes. Indeed, this issue has been little studied by the scientific community, and the number of methods allowing to include edge attributes is very small. Our proposal, called Edge Embedding Graph Neural Network, consists in embedding edge attributes into a new space through a first neural network, before using the extracted features in a GNN. This method is evaluated on a particular problem of symbol detection in a graph. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background
3- What is a Graph Neural Network ?
4- Graph Neural Networks: Are they Spectral or Spatial ?
5- Depthwise Separable Graph Convolution Network
6- Edge Embedding Graph Neural Network
7- ConclusionNuméro de notice : 15259 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Rouen : 2021 Organisme de stage : Laboratoire LITIS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03346018/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100612
Titre : Applications of Internet of Things Type de document : Monographie Auteurs : Chi-Hua Chen, Éditeur scientifique ; Kuen-Rong Lo, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 162 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1193-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) This book introduces the Special Issue entitled “Applications of Internet of Things”, of ISPRS International Journal of Geo-Information. Topics covered in this issue include three main parts: (I) intelligent transportation systems (ITSs), (II) location-based services (LBSs), and (III) sensing techniques and applications. Three papers on ITSs are as follows: (1) “Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads,” by Lai and Kuo; (2) “A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis,” by Zhang et al.; and (3) “Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road anomaly detection,” by Ishikawa and Fujinami. Three papers on LBSs are as follows: (1) “A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data,” by Chen et al.; (2) “Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain,” by Wang et al.; and (3) “Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of things service,” by Gon Jo et al. Two papers on sensing techniques and applications are as follows: (1) “Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring,” by Machado et al.; and (2) “Camera coverage estimation based on multistage grid subdivision,” by Wang et al. Note de contenu : 1- Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads
2- A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis
3- Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road
anomaly detection
4- A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data
5- Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain
6- Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of
Things service
7- Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring
8- Camera coverage estimation based on multistage grid subdivisionNuméro de notice : 28650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1193-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1193-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99766
Titre : Applications of pattern recognition Type de document : Monographie Auteurs : Carlos M. Travieso-Gonzalez, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 136 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-561-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Editeur) Nowadays, technological advances allow the development of many applications in different fields. In this book, two important fields are shown. The first field, data analysis, is a good tool to identify patterns; in particular, it is observed by a stereoscopic calculation model based on fixation eye movement, a visual interactive programming learning system, an approach based on color analysis of Habanero chili pepper, an approach for the visualization and analysis of inconsistent data, and finally, a system for building 3D abstractions with wireframes. On the other hand, automatic systems help to detect or identify different kinds of patterns. It is applying to incomplete data analysis a retinal biometric approach based on crossing and bifurcation, an Arabic handwritten signature identification system, and finally, the use of clustering methods for gene expression data with RNA-seq. Note de contenu : 1. Stereoscopic Calculation Model Based on Fixational Eye Movements / Norio Tagawa
2. Visual Identification of Inconsistency in Pattern / Nwagwu Honour Chika, Ukekwe Emmanuel, Ugwoke Celestine, Ndoumbe Dora and George Okereke
3. Build 3D Abstractions with Wireframes / Roi Santos Mateos, Xose M. Pardo and Xose R. Fdez-Vidal
4. Incomplete Data Analysis / Bo-Wei Chen and Jia-Ching Wang
5. Retina Recognition Using Crossings and Bifurcations / Lukáš Semerád and Martin Drahanský
6. New Attributes Extraction System for Arabic Autograph as Genuine and Forged through a Classification Techniques / Anwar Yahya Ebrahim and Hoshang Kolivand
7. Current State-of-the-Art of Clustering Methods for Gene Expression Data with RNA-Seq / Ismail Jamail and Ahmed MoussaNuméro de notice : 26760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.80151 Date de publication en ligne : 07/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.80151 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99781 Applications of remote sensing data in mapping of forest growing stock and biomass / Jose Aranha (2021)
PermalinkApport de la photogrammétrie et de l’intelligence artificielle à la détection des zones amiantées sur les fronts rocheux / Philippe Caudal (2021)
PermalinkApports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical / Guillaume Rousset (2021)
PermalinkApprentissage profond et IA pour l’amélioration de la robustesse des techniques de localisation par vision artificielle / Achref Elouni (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkClustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
PermalinkCombining deep learning and mathematical morphology for historical map segmentation / Yizi Chen (2021)
PermalinkConnecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski (2021)
PermalinkConsolidation of crowd-sourced geo-ragged data for parameterized travel recommendations / Ago Luberg (2021)
PermalinkPermalinkContributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
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