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Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs / Margarita Khokhlova (2021)  

Public Titre : Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SAC 2021, 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing 22/03/2021 26/03/2021 en ligne Proceedings ACM Importance : pp 559 - 568 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] arête [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] graphe flou [Termes IGN] image aérienne à axe vertical [Termes IGN] noeud [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] représentation graphique [Termes IGN] réseau neuronal de graphes Résumé : (auteur) Geographic entities from the vertical aerial images can be viewed as discrete objects and represented as nodes in a graph, linked to each other by edges capturing their spatial relationships. Over time, the natural and man made landscape may evolve and thus also their graph representations. This paper addresses the challenging problem of the retrieval and fuzzy matching of graphs to localize near-identical geographical areas across time. Several use-case scenarios are proposed for the end-to-end learning of a graph embedding using Graph Neural Networks (GNN), along with an effective baseline without learning. The results demonstrate the efficiency of our approach, that enables efficient similarity reasoning for novel hand-engineered cross-time graph data. Code and data processing scripts are available online. Numéro de notice : C2021-002 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3412841.3441936 En ligne : https://doi.org/10.1145/3412841.3441936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97583

Cross-year multi-modal image retrieval using siamese networks / Margarita Khokhlova (2020)  

Public Titre : Cross-year multi-modal image retrieval using siamese networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ICIP 2020, 27th IEEE International Conference on Image Processing 25/10/2020 28/10/2020 Abou Dhabi Emirats Arabes Unis Proceedings IEEE Importance : pp 2361 - 2365 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] descripteur [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes IGN] réseau neuronal siamois [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) This paper introduces a multi-modal network that learns to retrieve by content vertical aerial images of French urban and rural territories taken about 15 years apart. This means it should be invariant against a big range of changes as the (nat-ural) landscape evolves over time. It leverages the original images and semantically segmented and labeled regions. The core of the method is a Siamese network that learns to extract features from corresponding image pairs across time. These descriptors are discriminative enough, such that a simple kNN classifier on top, suffices as final geo-matching criteria. The method outperformed SOTA "off-the-shelf" image descrip-tors GEM and ResNet50 on the new aerial images dataset. Numéro de notice : C2020-015 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP40778.2020.9190662 date de publication en ligne : 01/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP40778.2020.9190662 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95684

Voir aussi

• Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)    

Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation / Léa Lamotte in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.36 (2020)

Public [article]  inRevue des Nouvelles Technologies de l'Information > E.36 (2020) . - pp 341 - 348 Titre : Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Léa Lamotte, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Saux, Auteur ; Eric Kergosien, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : EGC 2020, 20e conférence internationale francophone Extraction et Gestion des Connaissances 27/01/2020 31/01/2020 Bruxelles Belgique Proceedings IEEE Article en page(s) : pp 341 - 348 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] découverte de connaissances [Termes IGN] exploration de texte [Termes IGN] information géographique [Termes IGN] littoral [Termes IGN] traitement du langage naturel Résumé : (auteur) Les référentiels de données géoréférencées sont de plus en plus utilisés pour permettre l'annotation spatiale de documents textuels et ainsi faciliter l'accès à leur contenu, voire son analyse spatiale. En revanche, peu de travaux se sont intéressés à l'extraction d'information géographique à partir de textes pour alimenter de tels référentiels. Le travail présenté dans cet article explore les potentialités de l'extraction d'information spatiale indirecte (noms de lieux, relations spatiales, etc.) dans les textes des Instructions Nautiques produites par le Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (SHOM). La méthode proposée combine une approche lexicale et une approche à base de patrons linguistiques, puis est comparée aux principales approches d'extraction d'information géographique en français. Numéro de notice : A2020-571 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96012 [article]

Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)    

Public Titre : Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : Vannes : Université de Bretagne Sud Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse du paysage [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] architecture de réseau [Termes IGN] BD ortho [Termes IGN] BD Topo [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image multitemporelle [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes IGN] réseau neuronal siamois [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) Cet article présente un réseau multimodal qui met en correspondance des images aériennes de territoires urbains et ruraux français prises à environ 15 ans d'intervalle. Il devrait être invariant à un large éventail de changements, tels que l'évolution du paysage au fil des années. Il exploite les images originales et les régions sémantiquement segmentées et étiquetées. Le coeur de la méthode est un réseau siamois qui apprend à extraire des caractéristiques des paires d'images correspondantes dans le temps et des paires non correspondantes. Ces descripteurs sont suffisamment discriminants pour qu'un simple classifieur k-NN suffise comme critère de géo-correspondance final. Dans cet article, nous dé-montrons que notre descripteur siamois surpasse les autres descripteurs d'images en termes de recherche d'images par contenu à travers le temps. Numéro de notice : C2020-003 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://cap-rfiap2020.sciencesconf.org/data/RFIAP_2020_paper_21.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95446

Voir aussi

• Cross-year multi-modal image retrieval using siamese networks / Margarita Khokhlova (2020)  

Documents numériques

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Création d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles / Antoine Keller (2019)  

Public Titre : Création d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles Type de document : Article/Communication Auteurs : Antoine Keller, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Bertrand Duménieu , Auteur ; Stéphane Baciocchi, Auteur ; Eric Kergosien, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Conférence : CHEC 2019, Séminaire Atlas historique 24/01/2019 24/01/2019 Clermont-Ferrand France programme, Journées Recherche de l'IGN 2019, 28es Journées 18/04/2019 19/04/2019 Champs-sur-Marne France Open Access Abstracts Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] limite administrative [Termes IGN] paroisse [Termes IGN] révolution française Numéro de notice : C2019-024 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL/vers la vidéo Thématique : GEOMATIQUE Nature : Conférence invitée nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03147390 Format de la ressource électronique : URL Vidéo Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94301

Historical collaborative geocoding / Rémi Cura in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 7 (July 2018)    

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Une approche adaptative pour lier des données géoréférencées du Web / Abdelfettah Feliachi (2018)

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Assessing the planimetric accuracy of Paris atlases from the late 18th and 19th centuries / Bertrand Duménieu (2018)    

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Vers la construction d'une base de connaissances sur la réorganisation territoriale française à la Révolution / Antoine Keller (2018) 

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Linking spatial named entities to the web of data for geographical analysis of historical texts / Pierre-Henri Paris in Journal of Map & Geography Libraries, vol 13 n° 1 ([01/05/2017])  

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An adaptive approach for interlinking georeferenced data / Abdelfettah Feliachi (2017)  

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Assessing the positional planimetric accuracy of DBpedia georeferenced resources / Abdelfettah Feliachi (2017)  

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Évaluation de la précision planimétrique des données géoréférencées sur le Web de données: application à des ressources DBpedia / Abdelfettah Feliachi (2017)

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Évaluation de la qualité des sources du Web de Données pour la résolution d'entités nommées / Carmen Brando in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 5 - 6 (septembre - décembre 2016)  

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Linked Data Quality for Domain-Specific Named-Entity Linking / Carmen Brando (2016) 

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