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Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > ingénierie des connaissances > découverte de connaissances
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Titre : Recherche multi-descripteurs dans les fonds photographiques numérisés Titre original : Multi-descriptor retrieval in digitalized photographs collections Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 266 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] collection
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] index
[Termes IGN] localisation basée image
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] régression linéaireIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La recherche d’images par contenu (CBIR) est une discipline de l’informatique qui vise à structurer automatiquement les collections d’images selon des critères visuels. Les fonctionnalités proposées couvrent notamment l’accès efficace aux images dans une grande base de données d’images ou l’identification de leur contenu par des outils de détection et de reconnaissance d’objets. Ils ont un impact sur une large gamme de domaines qui manipulent ce genre de données, telles que le multimedia, la culture, la sécurité, la santé, la recherche scientifique, etc. Indexer une image à partir de son contenu visuel nécessite d’abord de produire un résumé visuel de ce contenu pour un usage donné, qui sera l’index de cette image dans la collection. En matière de descripteurs d’images, la littérature est désormais très riche : plusieurs familles de descripteurs existent, et dans chaque famille, de nombreuses approches cohabitent. Bon nombre de descripteurs ne décrivant pas la même information et n’ayant pas les mêmes propriétés d’invariance, il peut être pertinent de les combiner de manière à mieux décrire le contenu de l’image. Cette combinaison peut être mise en oeuvre de différentes manières, selon les descripteurs considérés et le but recherché. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la famille des descripteurs locaux, avec pour application la recherche d’images ou d’objets par l’exemple dans une collection d’images. Leurs bonnes propriétés les rendent très populaires pour la recherche, la reconnaissance et la catégorisation d'objets et de scènes. Deux directions de recherche sont étudiées : Combinaison de caractéristiques pour la recherche d’images par l’exemple : Le coeur de la thèse repose sur la proposition d’un modèle pour combiner des descripteurs de bas niveau et génériques afin d’obtenir un descripteur plus riche et adapté à un cas d’utilisation donné tout en conservant la généricité afin d’indexer différents types de contenus visuels. L’application considérée étant la recherche par l’exemple, une autre difficulté majeure est la complexité de la proposition, qui doit correspondre à des temps de récupération réduits, même avec de grands ensembles de données. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche basée sur la fusion d'index inversés, ce qui permet de mieux représenter le contenu tout en étant associé à une méthode d’accès efficace. Complémentarité des descripteurs : Nous nous concentrons sur l’évaluation de la complémentarité des descripteurs locaux existant en proposant des critères statistiques d’analyse de leur répartition spatiale dans l'image. Ce travail permet de mettre en évidence une synergie entre certaines de ces techniques lorsqu’elles sont jugées suffisamment complémentaires. Les critères spatiaux sont exploités dans un modèle de prédiction à base de régression linéaire, qui a l'avantage de permettre la sélection de combinaisons de descripteurs optimale pour la base considérée mais surtout pour chaque image de cette base. L'approche est évaluée avec le moteur de recherche multi-index, où il montre sa pertinence et met aussi en lumière le fait que la combinaison optimale de descripteurs peut varier d'une image à l'autre. En outre, nous exploitons les deux propositions précédentes pour traiter le problème de la recherche d'images inter-domaines, correspondant notamment à des vues multi-source et multi-date. Deux applications sont explorées dans cette thèse. La recherche d’images inter-domaines est appliquée aux collections photographiques culturelles numérisées d’un musée, où elle démontre son efficacité pour l’exploration et la valorisation de ces contenus à différents niveaux, depuis leur archivage jusqu’à leur exposition ou ex situ. Ensuite, nous explorons l’application de la localisation basée image entre domaines, où la pose d’une image est estimée à partir d’images géoréférencées, en retrouvant des images géolocalisées visuellement similaires à la requête. Numéro de notice : 17573 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Organisme de stage : MATIS (IGN) ; Nicéphore Cité nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-01759559 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91963 A review of volunteered geographic information quality assessment methods / Hansi Senaratne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)
[article]
Titre : A review of volunteered geographic information quality assessment methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Hansi Senaratne, Auteur ; Amin Mobasheri, Auteur ; Ahmed Loai Ali, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 139 - 167 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] qualité des donnéesRésumé : (auteur) With the ubiquity of advanced web technologies and location-sensing hand held devices, citizens regardless of their knowledge or expertise, are able to produce spatial information. This phenomenon is known as volunteered geographic information (VGI). During the past decade VGI has been used as a data source supporting a wide range of services, such as environmental monitoring, events reporting, human movement analysis, disaster management, etc. However, these volunteer-contributed data also come with varying quality. Reasons for this are: data is produced by heterogeneous contributors, using various technologies and tools, having different level of details and precision, serving heterogeneous purposes, and a lack of gatekeepers. Crowd-sourcing, social, and geographic approaches have been proposed and later followed to develop appropriate methods to assess the quality measures and indicators of VGI. In this article, we review various quality measures and indicators for selected types of VGI and existing quality assessment methods. As an outcome, the article presents a classification of VGI with current methods utilized to assess the quality of selected types of VGI. Through these findings, we introduce data mining as an additional approach for quality handling in VGI. Numéro de notice : A2017-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1189556 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1189556 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84023
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 1-2 (January - February 2017) . - pp 139 - 167[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2017012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Spatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)
[article]
Titre : Spatial co-location pattern mining of facility points-of-interest improved by network neighborhood and distance decay effects Type de document : Article/Communication Auteurs : Wenhao Yu, Auteur ; Tinghua Ai, Auteur ; Yakun He, Auteur ; Shivei Shao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 280 - 296 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] co-positionnement
[Termes IGN] contrainte relationnelle
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (auteur) The aim of mining spatial co-location patterns is to find the corresponding subsets of spatial features that have strong spatial correlation in the real world. This is an important technology for the extraction and comprehension of implicit knowledge in large spatial databases. However, existing methods of co-location mining consider events as taking place in a homogeneous and isotropic context in Euclidean space, whereas the physical movement in an urban space is usually constrained by a road network. Furthermore, previous works do not take the ‘distance decay effect’ of spatial interactions into account, which may reduce the effectiveness of the result. Here we propose an improved spatial co-location pattern mining method, including the network-constrained neighborhood and addition of a distance-decay function, to find the spatial dependence between network phenomena (e.g. urban facilities). The underlying idea is to utilize a model function in the interest measure calculation to weight the contribution of a co-location to the overall interest measure instance inversely proportional to the separation distance. Our approach was evaluated through extensive experiments using facility points-of-interest data sets. The results show that the network-constrained approach is a more effective method than the traditional one in network-structured space. The proposed approach can also be applied to other human activities (e.g. traffic accidents) constrained by a street network. Numéro de notice : A2017-033 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1194423 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1194423 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84026
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 1-2 (January - February 2017) . - pp 280 - 296[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2017012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Visual analytics of human mobility behavior Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Robert Lutz Krüger, Auteur ; Thomas Ertl, Directeur de thèse ; Ross Maciejewski, Directeur de thèse Editeur : Stuttgart : University of Stuttgart Année de publication : 2017 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Von der Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik der Universität Stuttgart zur Erlangung der Würde eines Doktors der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.), genehmigte AbhandlungLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] enrichissement sémantique
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] mobilité humaine
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] trajet (mobilité)
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Human mobility plays an important role in many domains of today’s society, such as security, logistics, transportation, urban planning, and geo-marketing. Both, government and industry thus have great interest in understanding mobility patterns and their driving social, economical, and environmental causes and effects. While
stakeholders had to rely on manual traffic surveys for a long time, improvements in tracking technology made analyses based on large digital datasets possible. Recently, the omnipresence of mobile devices significantly increased the amounts of collected movement and context data. People are willing to reveal their position, but also further personal details such as visited places, observations, events, news, and sentiments in exchange for personalized services and social networking. This opens up new possibilities for many domains where a semantic mobility understanding is required but also raises major challenges. To reveal a holistic picture, heterogeneous datasets of different services with different resolution and format have to be fused and analyzed. However, social sensing data is vast, has varying scale, is unevenly distributed, and constantly updated. Especially content from social media services is often inconsistent, unreliable, and incomplete, which requires special treatment. Fully automatic mapping approaches are not trustworthy as they do not take into account these uncertainties. At the same time, manual approaches become insufficient with large amounts of data. Even when data is perfectly aligned, analysts cannot purely rely on existing techniques. Answering questions about reasons for movement requires a broader perspective that takes into account environmental and social context, the driving forces for human mobility behavior. Visual analytics is an emerging research field to tackle such challenges. It creates added value by combining the processing power and accuracy of machines with human capabilities to perceive information visually. Automatic means are used to fuse and aggregate data and to detect hidden patterns therein. Interactive visualizations allow to explore and query the data and to steer the automatic processes with domain knowledge. This increases trust in data, models, and results, which is especially important when critical decisions need to be made. The strengths of visual analytics have been shown to be particularly advantageous when problems and goals are underspecified and exploratory means are needed to discover yet unknown patterns.
This thesis presents novel visual analytics approaches to derive meaning and reasons behind movement, by taking into account the aforementioned characteristics. The approaches are aligned in a holistic process model covering all steps from data retrieval, enrichment, exploration, and verification to externalization of gained knowledge for various fields of application such as electric mobility, event management, and law enforcement. It is shown how data from social media can not only be used to retrieve up-to-date movement information, but also to enrich movement trajectories from other sources with structured and unstructured information about places, events, transactions, and other observations. Through highly interactive visual interfaces analysts can bring in domain knowledge to deal with uncertainties during data fusion and to steer the subsequent semantic analysis. Exploratory and confirmatory analysis techniques are presented to create hypotheses, refine them, and find support in the data. Analysts can discover routines and abnormal behavior with assistance of automatic pattern detection methods to cope with the vast amounts of data. Spatial drill-down is supported by a set-based focus+context technique, while a more abstract visual query language allows to explicitly formulate, extract, and query for movement patterns. The approaches are applied in different scenarios and are integrated in a visual analytics system. Evaluation with experts and novice users, case studies, and comparisons to ground truth data reveal the need and effectiveness of the contributions. Overall, the thesis contributes a visual analytics process for human mobility behavior with novel semantic analysis approaches, ranging from global movements of many to local activities of a few people, for a wide range of application domains.Note de contenu : Introduction
1 - From Foundations to Applications
2 - Movement Data Retrieval and Visual Representation
3 - Semantic Enrichment with Context Data
4 - Interactive Filtering
5 - Pattern Detection and Verification
6 - MOBY - The Mobility Analysis System
Conclusion and OutlookNuméro de notice : 21573 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Dissertation : Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik : Universität Stuttgart : 2017 DOI : sans En ligne : http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-97337 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90574 Class-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification / Tianzhu Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
[article]
Titre : Class-specific sparse multiple kernel learning for spectral–spatial hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Tianzhu Liu, Auteur ; Yanfeng Gu, Auteur ; Xiuping Jia, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 7351 - 7365 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyauRésumé : (Auteur) In recent years, many studies on hyperspectral image classification have shown that using multiple features can effectively improve the classification accuracy. As a very powerful means of learning, multiple kernel learning (MKL) can conveniently be embedded in a variety of characteristics. This paper proposes a class-specific sparse MKL (CS-SMKL) framework to improve the capability of hyperspectral image classification. In terms of the features, extended multiattribute profiles are adopted because it can effectively represent the spatial and spectral information of hyperspectral images. CS-SMKL classifies the hyperspectral images, simultaneously learns class-specific significant features, and selects class-specific weights. Using an L1-norm constraint (i.e., group lasso) as the regularizer, we can enforce the sparsity at the group/feature level and automatically learn a compact feature set for the classification of any two classes. More precisely, our CS-SMKL determines the associated weights of optimal base kernels for any two classes and results in improved classification performances. The advantage of the proposed method is that only the features useful for the classification of any two classes can be retained, which leads to greatly enhanced discriminability. Experiments are conducted on three hyperspectral data sets. The experimental results show that the proposed method achieves better performances for hyperspectral image classification compared with several state-of-the-art algorithms, and the results confirm the capability of the method in selecting the useful features. Numéro de notice : A2016-932 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2600522 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2600522 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83346
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 12 (December 2016) . - pp 7351 - 7365[article]The socio-environmental data explorer (SEDE) : a social media–enhanced decision support system to explore risk perception to hazard events / Eric Shook in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)PermalinkKnowledge transfer for large-scale urban growth modeling based on formal concept analysis / Jinyao Lin in Transactions in GIS, vol 20 n° 5 (October 2016)PermalinkMining spatiotemporal co-occurrence patterns in non-relational databases / Berkay Aydin in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkOn discovering co-location patterns in datasets : a case study of pollutants and child cancers / Jundong Li in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkModeling spatiotemporal information generation / Simon Scheider in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkUnsupervised classification of airborne laser scanning data to locate potential wildlife habitats for forest management planning / Jari Vauhkonen in Forestry, an international journal of forest research, vol 89 n° 4 (August 2016)PermalinkEnabling maps/location searches on mobile devices: constructing a POI database via focused crawling and information extraction / Hsiu-Min Chuang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)PermalinkA hierarchical approach to three-dimensional segmentation of LiDAR data at single-tree level in a multilayered forest / Claudia Paris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkThe story of DB4GeO – A service-based geo-database architecture to support multi-dimensional data analysis and visualization / Martin Breunig in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)PermalinkUsing seal trajectories in biological early warning system for real-time zone tracking / Rouaa Wannous in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 4 (juillet - août 2016)Permalink