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Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
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Titre : Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Baptiste Lafabregue, Auteur ; Germain Forestier, Directeur de thèse ; Pierre Gançarski, Directeur de thèse Editeur : Mulhouse : Université de Haute Alsace Année de publication : 2021 Importance : 167 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Haute-Alsace, Discipline InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis quelques années, les satellites réalisent des captures d'images de la Terre avec une haute fréquence de revisite et une haute disponibilité, qu'on peut représenter sous forme de séries temporelles. Cela permet d'effectuer une observation continue de la Terre avec des applications dans le suivi agricole, la gestion de catastrophes naturelles, etc. Cependant, ce phénomène ne se limite pas au domaine de la télédétection. On peut en effet observer une croissance similaire dans de nombreux domaines, tel que la médecine ou la finance. Or, dans tous ces domaines, l'analyse de ces données fait face aux mêmes problématiques. Une grande quantité de données n'est pas toujours accompagnée d'un étiquetage suffisant, ce qui empêche généralement une bonne application des méthodes supervisées. En effet, l'étiquetage reste une tâche très chronophage et complexe, car nécessitant une expertise sur les données analysées. A l'opposé, les méthodes non supervisées ne nécessitent pas de connaissances de l'expert mais donnent parfois des résultats médiocres. Dans ce contexte, le clustering sous contraintes est une alternative qui offre un bon compromis en termes d'investissement pour l'expert. Toutefois, les méthodes de clustering sous contraintes sont sujettes à des limitations importantes. Nous montrons dans cette thèse que deux facteurs limites fortement l'impact des contraintes, la consistance, qui est la quantité d'information dans l'ensemble des contraintes que l'algorithme peut déterminer par ses propres biais, et la cohérence, qui est le degré d'accord entre les contraintes elles-mêmes. Afin de répondre au problème de consistance, nous proposons une nouvelle méthode, I-SAMARAH, basée sur le clustering collaboratif et l'intégration des contraintes de manière incrémentale. Cependant, nous montrons également que le problème de cohérence reste important que nous proposons d'aborder de manière plus prospective avec des méthodes basées sur l'apprentissage profond. Note de contenu : Introduction
1- Contexte
2- Guider le clustering avec des contraintes
3- Analyse de séries temporelles en télédétection
4- Apprentissage de représentation contraint
5- Apprentissage profond non-supervisé et séries temporelles
ConclusionNuméro de notice : 15276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Haute Alsace : 2021 Organisme de stage : IRIMAS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03630122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101099 Généralisation du diagramme de Voronoï et placement de formes géométriques complexes dans un nuage de points / Thomas Iwaszko (2012)
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Titre : Généralisation du diagramme de Voronoï et placement de formes géométriques complexes dans un nuage de points Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thomas Iwaszko, Auteur ; Lhassane Idoumghar, Directeur de thèse ; Mahmoud Melkemi, Directeur de thèse Editeur : Mulhouse : Université de Haute Alsace Année de publication : 2012 Importance : 199 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue d’obtenir le grade de Docteur, spécialité informatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse mathématique
[Termes IGN] diagramme de Voronoï
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] semis de pointsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La géométrie algorithmique est une discipline en pleine expansion dont l’objet est la conception d’algorithmes résolvant des problèmes géométriques. Ceux-ci sont très utiles notamment dans l’ingénierie, l’industrie, et le multimédia. Pour être efficaces, ils utilisent fréquemment des structures de données spécifiques. Dans cette thèse nous nous sommes intéressé à une telle structure : le diagramme de Voronoï, en proposant une généralisation de celui-ci. Nous avons étendu le prédicat du disque propre à toute région de Voronoï à une union de disques. Nous avons étudié les régions basées sur ce nouveau prédicat et avons conçu des méthodes pour les calculer. Par ailleurs, Nous nous sommes aussi intéressés aux « problèmes de placement » qui ont été souvent étudiés en géométrie algorithmique. Nous avons conçu un cadre global pour étudier de tels problèmes et avons proposé une méthode générique apte à résoudre pour la première fois plusieurs problèmes de placement différents. Nos travaux ont comme intérêt d’étendre le champ d’application de ces outils, tout en
unifiant leurs définitions.Note de contenu : 1 Présentation synthétique du travail réalisé
2 Modèle à base de disques pour les formes géométriques planes
I Diagramme de Voronoï et généralisation basée sur une union de disques
3 Nouvelle généralisation du diagramme de Voronoï
4 Construction de régions de Voronoï paramétrées par une union de disques
II Placement de formes géométriques en présence d’obstacles
5 Placement d’union de disques dans un nuage de points
6 Algorithme générique de placement de formes géométriques complexes
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 14816 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : informatique : Mulhouse, Université de Haute Alsace : 2012 Organisme de stage : Laboratoire de mathématiques, informatique et applications LMIA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01005212v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74754