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Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores à partir de profils de vitesse GPS / Yann Méneroux (2016)
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Titre : Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores à partir de profils de vitesse GPS Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2016 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2016, 25es Journées 24/03/2016 25/03/2016 Champs-sur-Marne France open access abstracts Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] feu de circulation
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) [introduction] L'arrivée récente de flottes de véhicules traceurs, mais aussi d'applications de conduite collaborative, rend possible l'accès à de grandes masses de données de conduite sur un même itinéraire. Peut-on exploiter les profils de vitesse GPS de véhicules pour détecter de manière précise l’infrastructure routière permanente à l’aide d’algorithmes d’apprentissage statistique génériques ? On cherche dans un premier temps à valider l'emploi de telles méthodes sur le cas de la détection de feux tricolores, l'objectif étant ici de répondre à quelques questions exploratoires. Numéro de notice : C2016-064 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97143 Documents numériques
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Forêts aléatoires pour la détection des feux tricolores ...Adobe Acrobat PDF
Titre : Principles of data mining Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Max Bramer, Auteur Mention d'édition : 3ème édition Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2016 Collection : Undergraduate Topics in Computer Science UTICS, ISSN 2197-1781 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4471-7307-6 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] exploration de donnéesRésumé : (Auteur) [Introduction] This book explains and explores the principal techniques of Data Mining, the automatic extraction of implicit and potentially useful information from data, which is increasingly used in commercial, scientific and other application areas. It focuses on classification, association rule mining and clustering. Each topic is clearly explained, with a focus on algorithms not mathematical formalism, and is illustrated by detailed worked examples. The book is written for readers without a strong background in mathematics or statistics and any formulae used are explained in detail. It can be used as a textbook to support courses at undergraduate or postgraduate levels in a wide range of subjects including Computer Science, Business Studies, Marketing, Artificial Intelligence, Bioinformatics and Forensic Science. As an aid to self study, this book aims to help general readers develop the necessary understanding of what is inside the 'black box' so they can use commercial data mining packages discriminatingly, as well as enabling advanced readers or academic researchers to understand or contribute to future technical advances in the field. Each chapter has practical exercises to enable readers to check their progress. A full glossary of technical terms used is included. This expanded third edition includes detailed descriptions of algorithms for classifying streaming data, both stationary data, where the underlying model is fixed, and data that is time-dependent, where the underlying model changes from time to time - a phenomenon known as concept drift. Numéro de notice : 26278 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-1-4471-7307-6 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94925
Titre : Segmenter pour mieux classifier des nuages de points Type de document : Mémoire Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur
Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Importance : 64 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, master PPMD, filière A3DTTGLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme Cut Pursuit
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Oakland (Californie)
[Termes IGN] qualité du processus
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) L’objectif de ce stage est de voir comment il est possible d’améliorer des classifications supervisées de nuages de points en utilisant différentes méthodes de segmentation. Pour cela, nous utilisons comme méthode de classification l’algorithme des Random Forest (Breiman, 2001). Les segmentations sont réalisées avec l’algorithme Cut Pursuit (Landrieu et Obozinski, 2016), utilisé de 2 façons différentes. Une première fois avec des probabilités de classification et une seconde fois avec des descripteurs calculés sur des voisinages locaux (Weinmann, Jutzi et Mallet, 2013), avec une taille de voisinage optimale pour chaque point. Nos tests sont réalisés sur des données issues de cartographie mobile et acquises à Oakland (Munoz et al., 2009). Nous montrons, en utilisant la technique de la cross-validation, que le calcul de descripteurs locaux est la méthode qui permet d’obtenir les meilleurs résultats de classification au sens du FScore. Note de contenu : 1 INTRODUCTION
1.1 Contexte
1.2 Problématique
2 PRÉSENTATION DES DONNÉES
2.1 Données
2.2 Descripteurs
2.3 Obtenir une structure
3 PRÉSENTATION DES MÉTHODES
3.1 Classification
3.2 Segmentation
3.3 Librairies
4 EXPÉRIMENTATIONS
4.1 Classification puis segmentation
4.2 Segmentation puis classification
4.3 Résultats
5 CONCLUSION
5.1 Benchmark Semantic3D
5.2 AméliorationsNuméro de notice : 22657 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83992 Documents numériques
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22657_Segmenter pour mieux classifier des nuages de points.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Spatial machine learning applied to multivariate and multimodal images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gianni Franchi, Auteur ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2016 Importance : 197 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Recherche Paris Sciences et Lettres, préparée à MINES ParisTech, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] microscope électronique
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] régression linéaireIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis focuses on multivariate spatial statistics and machine learning applied to hyperspectral and multimodal and images in remote sensing and scanning electron
microscopy (SEM). In this thesis the following topics are considered:
Fusion of images: SEM allows us to acquire images from a given sample using different modalities. The purpose of these studies is to analyze the interest of fusion of information to improve the multimodal SEM images acquisition. We have modeled
and implemented various techniques of image fusion of information, based in
particular on spatial regression theory. They have been assessed on various
datasets.
Spatial classification of multivariate image pixels: We have proposed a novel approach for pixel classification in multi/hyperspectral images. The aim of this technique is to represent and efficiently describe the spatial/spectral features of multivariate images. These multi-scale deep descriptors aim at representing the content of the image while considering invariances related to the texture and to its geometric transformations.
Spatial dimensionality reduction: We have developed a technique to extract a feature space using morphological principal component analysis. Indeed, in order to take into account the spatial and structural information we used mathematical morphology operatorsNote de contenu : I- Introduction
II- Feature representation and classification for hyperspectral images
III- Fusion of information for multimodal SEM images
IV ConclusionNuméro de notice : 25828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Morphologie Mathématique : Paris, 2016 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01483980v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95124
Titre : Statistical learning from a regression perspective Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Richard A. Berk, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2016 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-44048-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] séparateur à vaste margeRésumé : (éditeur) This textbook considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this can be seen as an extension of nonparametric regression. This fully revised new edition includes important developments over the past 8 years. Consistent with modern data analytics, it emphasizes that a proper statistical learning data analysis derives from sound data collection, intelligent data management, appropriate statistical procedures, and an accessible interpretation of results. A continued emphasis on the implications for practice runs through the text. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, support vector machines and neural networks. Response variables may be quantitative or categorical. As in the first edition, a unifying theme is supervised learning that can be treated as a form of regression analysis. Key concepts and procedures are illustrated with real applications, especially those with practical implications. A principal instance is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Also provided is helpful craft lore such as not automatically ceding data analysis decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important message is to appreciate the limitation of one’s data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for upper undergraduate level and graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. The author uses this book in a course on modern regression for the social, behavioral, and biological sciences. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R with code routinely provided. Note de contenu : 1- Statistical Learning as a Regression Problem
2- Splines, Smoothers, and Kernels
3- Classification and Regression Trees (CART)
4- Bagging
5- Random Forests
6- Boosting
7- Support Vector Machines
8- Some Other Procedures Briefly
9- Broader Implications and a Bit of Craft LoreNuméro de notice : 25800 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-319-44048-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-44048-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95043 PermalinkA back-propagation neural network-based approach for multi-represented feature matching in update propagation / Yanxia Wang in Transactions in GIS, vol 19 n° 6 (December 2015)
PermalinkOptimal spatial land-use allocation for limited development ecological zones based on the geographic information system and a genetic ant colony algorithm / Nan Mi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 12 (December 2015)
PermalinkRoad vectorisation from high-resolution imagery based on dynamic clustering using particle swarm optimisation / Fateme Ameri in Photogrammetric record, vol 30 n° 152 (December 2015 - February 2016)
PermalinkWide-area mapping of small-scale features in agricultural landscapes using airborne remote sensing / Jerome O’Connell in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
PermalinkClassification of remotely sensed images using the geneSIS fuzzy segmentation algorithm / Stelios Mylonas in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
PermalinkEfficient superpixel-level multitask joint sparse representation for hyperspectral image classification / Jiayi Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
PermalinkGlobal optimization of GNSS station reference networks / David Coulot in GPS solutions, vol 19 n° 4 (october 2015)
PermalinkA novel MKL model of integrating LiDAR data and MSI for urban area classification / Yanfeng Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
PermalinkA semiautomated probabilistic framework for tree-cover delineation from 1-m NAIP imagery using a high-performance computing architecture / S. Basu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 10 (October 2015)
PermalinkAn intelligent spatial proximity system using neurofuzzy classifiers and contextual information / F. Barouni in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)
PermalinkApplication d'algorithmes génétiques à la détermination d'orbites optimales pour GRASP / Arnaud Pollet in XYZ, n° 144 (septembre - novembre 2015)
PermalinkPrediction of traffic counts using statistical and neural network models / Abul Kalam Azad in Geomatica, vol 69 n° 3 (september 2015)
PermalinkRegion-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification / Jiangtao Peng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 9 (September 2015)
PermalinkComparing image-based methods for assessing visual clutter in generalized maps / Guillaume Touya in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W5 (October 2015)
PermalinkAutomatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources / Robert Hecht in International journal of cartography, vol 1 n° 1 (August 2015)
PermalinkChange-detection map learning using matching pursuit / Y. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)
PermalinkA novel approach for predicting the spatial patterns of urban expansion by combining the chi-squared automatic integration detection decision tree, Markov chain and cellular automata models in GIS / Abubrakr A. A. Al Sharif in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)
PermalinkSpectral–spatial classification of hyperspectral images with a superpixel-based discriminative sparse model / Leyuan Fang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)
PermalinkUn environnement collaboratif pour l’acquisition de compétences en conception-développement d’applications centrées utilisateur. Application aux systèmes d'assitance à la santé et au bien-être / Maha Khemaja in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 4 (juillet - août 2015)
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