Développement des critères d'apprentissage pour le contrôle d'un bras robot manipulateur à 7 DDL par le traitement des signaux EMG chez les blessés médullaires

L'interaction homme-machine représente un défi de taille pour les personnes à mobilité réduite qui doivent contrôler leur environnement avec des capacités musculaires limitées. Une interface myoélectrique semble tout indiquée pour ce type de population puisqu'elle est intuitive et que les mouvements effectués pour le contrôle peuvent être adaptés aux usagers. Ce mémoire propose l'utilisation de l'analyse discriminante (Linear Discrimante Analysis) pour l'étude de signaux myoélectriques continus servant à la classification de plusieurs mouvements du haut du corps chez les blessés médullaires (BM) de haut niveau lésionnel. Le but de ce travail est de permettre un contrôle sur 16 commandes différentes en utilisant des critères génériques d'apprentissage et d'analyse. Pour ce faire, les signaux électromyographiques (EMG) provenant de 23 sujets (12 sujets sains et 11 BM) ont été analysés. L'étude se penche sur l'influence des paramètres d'apprentissage et d'analyse du classificateur ainsi que sur les mouvements les plus susceptibles d'être classifiés avec succès. De plus, ce travail propose l'analyse des mouvements et stratégies de communication pouvant être utilisées pour la transmission des commandes à un bras robot manipulateur. Le résultat principal de cette étude est que la condition des sujets influence peu les résultats du classificateur et que l'utilisation de paramètres génériques, autant pour l'apprentissage que pour l'analyse des signaux, permet un taux de succès supérieur à 95% dans la classification de cinq groupes (quatre mouvements plus le tonus musculaire) pour tous les sujets BM. L'algorithme de classification permet aussi un taux de succès de 90% pour la classification de neuf groupes (huit mouvements plus le tonus musculaire) et de 82% pour la classification de 13 groupes (12 mouvements plus le tonus musculaire) et ce, pour les sujets sains et BM. Les mouvements préférés pour une interface EMG sont les mouvements unilatéraux d''élévation de l'épaule et de flexion du coude. Les stratégies de communication permettant les meilleurs résultats de classification sont les mouvements de moyenne et de longue durée, les mouvements de forte amplitude ainsi que les séries de deux "clicks". De plus, une investigation sous forme de questionnaire a permis de déterminer que la population des BM était peu encline à utiliser une interface EMG pour le contrôle d'une aide technique et que le joystick standard de leur fauteuil roulant motorisé serait préféré

Catégorisation par mesures de dissimilitude et caractérisation d'images en multi échelle

Dans cette thèse, on introduit la métrique "Coefficient de forme" pour la classement des données de dissimilitudes. Cette approche est inspirée par l'analyse discriminante géométrique et on a défini des règles de décision pour imiter le comportement du classifieur linéaire et quadratique. Le nombre de paramètres est limité (deux par classe). On a également étendu et amélioré cette démarche avantageuse et rapide pour apprendre uniquement à partir des représentations de dissimilitudes en utilisant l'efficacité du classificateur des Machines à Vecteurs de Support. Comme contexte applicatif pour la classification par dissimilitudes, on utilise la recherche d'images à l'aide d'une représentation des images en multi échelle en utilisant la "Pyramide Réduite Différentielle". Une application pour la description de visages est développée. Des résultats de classification à partir du coefficient de forme et utilisant une version adaptée des Machines à Vecteurs de Support, sur des bases de données issues des applications du monde réel sont présentés et comparés avec d'autres méthodes de classement basées sur des dissimilitudes. Il en ressort une forte robustesse de la méthode proposée avec des perfommances supérieures ou égales aux algorithmes de l'état de l'art.The dissimilarity representation is an alternative for the use of features in the recognition of real world objects like images, spectra and time-signal. Instead of an absolute characterization of objects by a set of features, the expert or the system is asked to define a measure that estimates the dissimilarity between pairs of objects. Such a measure may also be defined for structural representations such as strings and graphs. The dissimilarity representation is potentially able to bridge structural and statistical pattern recognition. In this thesis we introduce a new fast Mahalanobis-like metric the Shape Coefficient for classification of dissimilarity data. Our approach is inspired by the Geometrical Discriminant Analysis and we have defined decision rules to mimic the behavior of the linear and quadratic classifier. The number of parameters is limited (two per class). We also expand and ameliorate this advantageous and rapid adaptive approach to learn only from dissimilarity representations by using the effectiveness of the Support Vector Machines classifier for real-world classification tasks. Several methods for incorporating dissimilarity representations are presented, investigated and compared to the Shape Coefficient in this thesis: Pekalska and Duin prototype dissimilarity based classifiers; Haasdonk's kernel based SVM classifier; KNN classifier. Numerical experiments on artificial and real data show interesting behavior compared to Support Vector Machines and to KNN classifier: (a) lower or equivalent error rate, (b) equivalent CPU time, (c) more robustness with sparse dissimilarity data. The experimental results on real world dissimilarity databases show that the Shape Coefficient can be an alternative approach to these known methods and can be as effective as them in terms of accuracy for classification.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Programmation génétique appliquée à l'imagerie hyperspectrale pour l'évaluation d'une variable biophysique au sein d'une grande culture : cas de l'azote dans un champ de maïs

L'imagerie hyperspectrale de télédétection offre d'innombrables opportunités pour la gestion durable des ressources naturelles. L'agriculture de précision est une approche récente qui prend en considération l'hétérogénéité biophysique des cultures, lors de l'application d'intrants (engrais, herbicides...). Nous proposons une nouvelle méthode fondée sur les principes de la programmation génétique et des indices de végétation; l'objectif est d'élaborer un modèle décrivant une variable biophysique d'un champ, pour évaluer précisément sa variabilité et agir localement. La validation de notre approche est réalisée sur des mesures d'azote (variable biophysique étudiée) relevées dans un champtest de maïs de l'Université McGill (Montréal). Le meilleur modèle obtenu explique 84.83% de la variance d'un jeu de données non apprises avec une erreur de généralisation de 14.34%, améliorant ainsi les résultats de la littérature

Prédiction des Paramètres Physiques des Couches Pétrolifères par Analyse des Réseaux de Neurones et Analyse Faciologique.

Characterization of the shaly sand reservoirs by well log data is a practical way of reservoirdescriptions in the oil fields. During the last few years several studies were conducted in thefield of petroleum engineering by applying artificial intelligence. This work represents apetrophysical-based method that uses well loggings and core plug data to predict well log datarecorded at depth in shaly sand reservoir of the Triassic Formation in Hassi R’Mel field(Algerian Sahara). In the study of oil reservoirs, the prediction of absolute permeability is afundamental key in reservoir descriptions which has a direct impact on, amongst others,effective completion designs, successful water injection programs and more efficient reservoirmanagement. The Triassic Formations of the Hassi R’Mel field are composed of sandstonesand shaly sand with dolomite. Logs from the 10 wells are the starting point for the reservoircharacterization. This work presents a hybrid neuro-fuzzy model based on the use of well logdata in porosity and permeability estimation. A fuzzy logic approach is used to calibrate thecalculated permeability and core permeability and neural network was developed in thismodel based on data available in the field. Fuzzy analysis is based on fuzzy logic and is usedto get the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network isused as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected welllogs and core measurements. Porosity and permeability are predicted in these wells using thelinear regression and multilayer perceptron models are constructed. Their reliabilities arecompared using regression coefficients for predictions in uncored sections. This method ofintelligent technique is used as a powerful tool for reservoir properties estimation from welllogs in oil and natural gas development projects.La caractérisation des réservoirs argilo-gréseux par les données de diagraphies est un moyenpratique de la description des réservoirs dans les champs pétroliers. Au cours des dernièresannées, plusieurs études ont été menées dans le domaine de l'ingénierie pétrolière enappliquant l'intelligence artificielle. Ce travail représente une méthode basée sur lapétrophysique qui utilise des diagraphies de puits et des données de modules de base pourprédire et enregistrer les données en profondeur dans les réservoirs argilo-gréseux de laformation du Trias dans le champ de Hassi R'Mel (Sahara algérien).Dans l'étude des gisements de pétrole, la prédiction de la perméabilité absolue et de laporosité est un élément fondamental dans les descriptions de réservoirs ayant un impact directsur les autres paramètres pétrophysiques, les programmes d'injection d'eau et la bonne gestionde réservoir d’une manière plus efficace. Les formations du Trias du champ de Hassi R’Melsont composées de grès et de sable schisteux avec de la dolomie. Les enregistrementsdiagraphiques de 10 puits de ce champ sont le point de départ pour la caractérisation de sonréservoir. Ce travail présente un modèle hybride "neuro-fuzzy" basé sur l'utilisation desdonnées de diagraphies pour l’estimation de la porosité et de la perméabilité. Une approche dela logique floue (fuzzy logic) est utilisée pour comparer la perméabilité carotte et laperméabilité calculée à partir des réseaux de neurones ainsi que celles de la porosité,développées dans ce modèle sur la base des données disponibles au niveau des puits. Lalogique floue est utilisée pour le choix des meilleurs rapports de forage associés à la porositéet la base de données de perméabilité. Le réseau neuronal est utilisé comme méthode derégression non linéaire pour développer une transformation entre diagraphies de puitssélectionnés et mesures de porosité et de perméabilité. Cette technique de méthodeintelligente est utilisée comme un outil puissant pour l’estimation des propriétés des réservoirsd’après les paramètres diagraphiques et dans les projets de développement pétrolier et de gaznature

Réduction de dimension en apprentissage supervisé (applications à l'étude de l'activité cérébrale)

L'objectif de ce travail est de développer une méthode capable de déterminer automatiquement l'état de vigilance chez l'humain. Les applications envisageables sont multiples. Une telle méthode permettrait par exemple de détecter automatiquement toute modification de l'état de vigilance chez des personnes qui doivent rester dans un état de vigilance élevée (par exemple, les pilotes ou les personnels médicaux).Dans ce travail, les signaux électroencéphalographiques (EEG) de 58 sujets dans deux états de vigilance distincts (état de vigilance haut et bas) ont été recueillis à l'aide d'un casque à 58 électrodes posant ainsi un problème de classification binaire. Afin d'envisager une utilisation de ces travaux sur une application du monde réel, il est nécessaire de construire une méthode de prédiction qui ne nécessite qu'un faible nombre de capteurs (électrodes) afin de limiter le temps de pose du casque à électrodes ainsi que son coût. Au cours de ces travaux de thèse, plusieurs approches ont été développées. Une première approche propose d'utiliser un pré-traitement des signaux EEG basé sur l'utilisation d'une décomposition en ondelettes discrète des signaux EEG afin d'extraire les contributions de chaque fréquence dans le signal. Une régression linéaire est alors effectuée sur les contributions de certaines de ces fréquences et la pente de cette régression est conservée. Un algorithme génétique est utilisé afin d'optimiser le choix des fréquences sur lesquelles la régression est réalisée. De plus, cet algorithme génétique permet la sélection d'une unique électrode.Une seconde approche est basée sur l'utilisation du Common Spatial Pattern (CSP). Cette méthode permet de définir des combinaisons linéaires des variables initiales afin d'obtenir des signaux synthétiques utiles pour la tâche de classification. Dans ce travail, un algorithme génétique ainsi que des méthodes de recherche séquentielle ont été proposés afin de sélectionner un sous groupes d'électrodes à conserver lors du calcul du CSP.Enfin, un algorithme de CSP parcimonieux basé sur l'utilisation des travaux existant sur l'analyse en composantes principales parcimonieuse a été développé.Les résultats de chacune des approches sont détaillés et comparés. Ces travaux ont aboutit sur l'obtention d'un modèle permettant de prédire de manière rapide et fiable l'état de vigilance d'un nouvel individu.The aim of this work is to develop a method able to automatically determine the alertness state of humans. Such a task is relevant to diverse domains, where a person is expected or required to be in a particular state. For instance, pilots, security personnel or medical personnel are expected to be in a highly alert state, and this method could help to confirm this or detect possible problems. In this work, electroencephalographic data (EEG) of 58 subjects in two distinct vigilance states (state of high and low alertness) were collected via a cap with $58$ electrodes. Thus, a binary classification problem is considered. In order to use of this work on a real-world applications, it is necessary to build a prediction method that requires only a small number of sensors (electrodes) in order to minimize the time needed by the cap installation and the cap cost. During this thesis, several approaches have been developed. A first approach involves use of a pre-processing method for EEG signals based on the use of a discrete wavelet decomposition in order to extract the energy of each frequency in the signal. Then, a linear regression is performed on the energies of some of these frequencies and the slope of this regression is retained. A genetic algorithm (GA) is used to optimize the selection of frequencies on which the regression is performed. Moreover, the GA is used to select a single electrode .A second approach is based on the use of the Common Spatial Pattern method (CSP). This method allows to define linear combinations of the original variables to obtain useful synthetic signals for the task classification. In this work, a GA and a sequential search method have been proposed to select a subset of electrode which are keep in the CSP calculation.Finally, a sparse CSP algorithm, based on the use of existing work in the sparse principal component analysis, was developed.The results of the different approaches are detailed and compared. This work allows us to obtaining a reliable model to obtain fast prediction of the alertness of a new individual.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF