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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification bayesienne
classification bayesienneSynonyme(s)classification probabiliste bayésienneVoir aussi |
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Machine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)
Titre : Machine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots Type de document : Mémoire Auteurs : Victor Talbot, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 70 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mécatronique parcours mécanique pour la robotique, Master Imagerie, Robotique et Ingénierie pour le Vivant, Parcours Automatique RobotiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] Point Cloud Library PCL
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) L'objectif du stage est de déterminer l'emplacement en trois dimensions d'une zone de préhension sur un objet dans le but d'automatiser la prise de cet objet par un robot anthropomorphe. La prise d'image est assurée par une caméra RGB-D prenant un nuage de points colorés en trois dimensions. La caméra est montée sur un second robot, ce qui permet l'exploration visuelle d'un plus grand espace, et ce, sous plusieurs points de vue. La solution proposée utilise Matlab et un réseau neuronal afin de proposer une zone d'intérêt. Le choix du Machine Learning est motivé par l'adaptabilité de l'algorithme. De cette façon, un objet jamais aperçu auparavant peut être attrapé par notre système robotique. Le système retourne la position X, Y et Z dans l'espace ainsi que l'orientation O et la largeur de l'objet D. Le système proposé a obtenu des résultats de 80 % sur des objets non entraînés. Note de contenu : Introduction
1- States of the arts
2- Realization
3- ConclusionNuméro de notice : 24593 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : School of Engineering (Cardiff University) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92164 Documents numériques
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Machine learning and pose estimation... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Fusing tree‐ring and forest inventory data to infer influences on tree growth / Margaret E.K. Evans in Ecosphere, vol 8 n° 7 (July 2017)
[article]
Titre : Fusing tree‐ring and forest inventory data to infer influences on tree growth Type de document : Article/Communication Auteurs : Margaret E.K. Evans, Auteur ; Donald A. Falk, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] croissance des arbres
[Termes IGN] dendrochronologie
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] inventaire forestier étranger (données)
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] Nouveau-Mexique (Etats-Unis)
[Termes IGN] régression multiple
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueRésumé : (auteur) Better understanding and prediction of tree growth is important because of the many ecosystem services provided by forests and the uncertainty surrounding how forests will respond to anthropogenic climate change. With the ultimate goal of improving models of forest dynamics, here we construct a statistical model that combines complementary data sources, tree‐ring and forest inventory data. A Bayesian hierarchical model was used to gain inference on the effects of many factors on tree growth—individual tree size, climate, biophysical conditions, stand‐level competitive environment, tree‐level canopy status, and forest management treatments—using both diameter at breast height (dbh) and tree‐ring data. The model consists of two multiple regression models, one each for the two data sources, linked via a constant of proportionality between coefficients that are found in parallel in the two regressions. This model was applied to a data set of ~130 increment cores and ~500 repeat measurements of dbh at a single site in the Jemez Mountains of north‐central New Mexico, USA. The tree‐ring data serve as the only source of information on how annual growth responds to climate variation, whereas both data types inform non‐climatic effects on growth. Inferences from the model included positive effects on growth of seasonal precipitation, wetness index, and height ratio, and negative effects of dbh, seasonal temperature, southerly aspect and radiation, and plot basal area. Climatic effects inferred by the model were confirmed by a dendroclimatic analysis. Combining the two data sources substantially reduced uncertainty about non‐climate fixed effects on radial increments. This demonstrates that forest inventory data measured on many trees, combined with tree‐ring data developed for a small number of trees, can be used to quantify and parse multiple influences on absolute tree growth. We highlight the kinds of research questions that can be addressed by combining the high‐resolution information on climate effects contained in tree rings with the rich tree‐ and stand‐level information found in forest inventories, including projection of tree growth under future climate scenarios, carbon accounting, and investigation of management actions aimed at increasing forest resilience. Numéro de notice : A2017-907 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Article DOI : 10.1002/ecs2.1889 Date de publication en ligne : 24/07/2017 En ligne : https://doi.org/10.1002/ecs2.1889 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93405
in Ecosphere > vol 8 n° 7 (July 2017)[article]Amélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)
Titre : Amélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rodrigo Ortiz Cayón, Auteur ; George Drettakis, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2017 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat en Informatique dans le cadre de l'École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] rendu réalisteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le rendu photo-réaliste traditionnel exige un effort manuel et des calculs intensifs pour créer des scènes et rendre des images réalistes. C'est principalement pour cette raison que la création de contenus pour l’imagerie numérique de haute qualité a été limitée aux experts et le rendu hautement réaliste nécessite encore des temps de calcul significatifs. Le rendu basé image (IBR) est une alternative qui a le potentiel de rendre les applications de création et de rendu de contenus de haute qualité accessibles aux utilisateurs occasionnels, puisqu'ils peuvent générer des images photo-réalistes de haute qualité sans subir les limitations mentionnées ci-dessus. Nous avons identifié trois limitations importantes des méthodes actuelles de rendu basé image : premièrement, chaque algorithme possède des forces et faiblesses différentes, en fonction de la qualité de la reconstruction 3D et du contenu de la scène, et un seul algorithme ne permet souvent pas d’obtenir la meilleure qualité de rendu partout dans l’image. Deuxièmement, ces algorithmes présentent de forts artefacts lors du rendu d’objets manquants ou partiellement reconstruits. Troisièmement, la plupart des méthodes souffrent encore d'artefacts visuels significatifs dans les régions de l’image où la reconstruction est de faible qualité. Dans l'ensemble, cette thèse propose plusieurs améliorations significatives du rendu basé image aussi bien en termes de vitesse de rendu que de qualité d’image. Ces nouvelles solutions sont basées sur le rendu sélectif, la substitution de modèle basé sur l'apprentissage, et la prédiction et la correction des erreurs de profondeur. Numéro de notice : 21579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : informatique : Université Côte d'Azur : 2017 Organisme de stage : Institut national de recherche en informatique et en automatique nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 06/06/2017 En ligne : http://www.theses.fr/2017AZUR4004 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90593
Titre : An Introduction to Machine Learning Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Miroslav Kubat, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-63913-0 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage par renforcement
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] raisonnement inductif
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] test de performanceMots-clés libres : Bayesian classifiersboostingcomputational learning theorydecision treesgenetic algorithmslinear and polynomial classifiersnearest neighbor classifierneural networksperformance evaluationreinforcement learningstatistical learningtime-varying classes, imbalanced representationartificial intelligencemachine learningdata miningdeep learningunsupervised learning Résumé : (Auteur) [Introduction] This textbook presents fundamental machine learning concepts in an easy to understand manner by providing practical advice, using straightforward examples, and offering engaging discussions of relevant applications. The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, neural networks, and support vector machines. Later chapters show how to combine these simple tools by way of “boosting,” how to exploit them in more complicated domains, and how to deal with diverse advanced practical issues. One chapter is dedicated to the popular genetic algorithms. This revised edition contains three entirely new chapters on critical topics regarding the pragmatic application of machine learning in industry. The chapters examine multi-label domains, unsupervised learning and its use in deep learning, and logical approaches to induction as well as Inductive Logic Programming. Numerous chapters have been expanded, and the presentation of the material has been enhanced. The book contains many new exercises, numerous solved examples, thought-provoking experiments, and computer assignments for independent work. Numéro de notice : 26276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : 10.1007/978-3-319-63913-0 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-63913-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94915
Titre : Introduction to Artificial Intelligence Type de document : Monographie Auteurs : Wolfgang Ertel, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 Importance : 365 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-58487-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] PROLOG
[Termes IGN] raisonnement sémantique
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (éditeur) This concise and accessible textbook supports a foundation or module course on A.I., covering a broad selection of the subdisciplines within this field. The book presents concrete algorithms and applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks and reinforcement learning. Topics and features: presents an application-focused and hands-on approach to learning the subject; provides study exercises of varying degrees of difficulty at the end of each chapter, with solutions given at the end of the book; supports the text with highlighted examples, definitions, and theorems; includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learning; contains an extensive bibliography for deeper reading on further topics; supplies additional teaching resources, including lecture slides and training data for learning algorithms, at an associated website. Note de contenu : 1- Introduction
2- Propositional Logic
3- First-order Predicate Logic
4- Limitations of Logic
5- Logic Programming with PROLOG
6- Search, Games and Problem Solving
7- Reasoning with Uncertainty
8- Machine Learning and Data Mining
9- Neural Networks
10- Reinforcement Learning
11- Solutions for the ExercisesNuméro de notice : 25753 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-58487-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94945 Estimating forest species abundance through linear unmixing of CHRIS/PROBA imagery / S. Stagakis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkLocal-scale flood mapping on vegetated floodplains from radiometrically calibrated airborne LiDAR data / Radosław Malinowski in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)PermalinkEfficient multiple-feature learning-based hyperspectral image classification with limited training samples / Chongyue Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkGeographically weighted evidence combination approaches for combining discordant and inconsistent volunteered geographical information / Alexis Comber in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkA joint Gaussian process model for active visual recognition with expertise estimation in crowdsourcing / Chengjiang Long in International journal of computer vision, vol 116 n° 2 (15th January 2016)PermalinkFusion of hyperspectral images and digital surface models for urban object extraction / Janja Avbelj (2016)PermalinkPermalinkActive learning with gaussian process classifier for hyperspectral image classification / Shujing Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)PermalinkA robust image matching method based on optimized BaySAC / Zhizhong Kang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 11 (November 2014)PermalinkPermalinkPermalinkRobust position information system for e-navigation : Bayesian pool of errors / Thomas Buret in Navigation aérienne, maritime, spatiale, terrestre, vol 62 n° 243 (janvier 2014)PermalinkHierarchical method of urban building extraction inspired by human perception / Chao Tao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 12 (December 2013)PermalinkSemisupervised learning of hyperspectral data with unknown land-cover classes / G. Jun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)PermalinkA framework for automatic and unsupervised detection of multiple changes in multitemporal images / Francesca Bovolo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 6 (June 2012)PermalinkRobust hyperspectral vision-based classification for multi-season weed mapping / Y. Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 69 (April 2012)PermalinkAutomatic classification of retail spaces from a large scale topographic database / William A Mackaness in Transactions in GIS, vol 15 n° 3 (July 2011)PermalinkDétection de bateaux dans les images satellitaires optiques panchromatiques / N. Proia in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)PermalinkGéographie de la mortalité routière en Europe / V. Eksler in Revue internationale de géomatique, vol 20 n° 4 (décembre 2010 – février 2011)PermalinkSome considerations on significance analysis for deformation detection via frequentist and Bayesian tests / F. Sacerdote in Journal of geodesy, vol 84 n° 4 (April 2010)Permalink