Société Francophone de Classification (SFC) Actes des 26èmes Rencontres

National audienceLes actes des rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC, http://www.sfc-classification.net/) contiennent l'ensemble des contributions,présentés lors des rencontres entre les 3 et 5 septembre 2019 au Centre de Recherche Inria Nancy Grand Est/LORIA Nancy. La classification sous toutes ces formes, mathématiques, informatique (apprentissage, fouille de données et découverte de connaissances ...), et statistiques, est la thématique étudiée lors de ces journées. L'idée est d'illustrer les différentes facettes de la classification qui reflètent les intérêts des chercheurs dans la matière, provenant des mathématiques et de l'informatique

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Fouille de données de santé

Dans le domaine de la santé, les techniques d’analyse de données sont de plus en plus populaires et se révèlent même indispensables pour gérer les gros volumes de données produits pour un patient et par le patient. Deux thématiques seront abordées dans cette présentation d'HDR.La première porte sur la définition, la formalisation, l’implémentation et la validation de méthodes d’analyse permettant de décrire le contenu de bases de données médicales. Je me suis particulièrement intéressée aux données séquentielles. J’ai fait évoluer la classique notion de motif séquentiel pour y intégrer des composantes contextuelles, spatiales et sur l’ordre partiel des éléments composant les motifs. Ces nouvelles informations enrichissent la sémantique initiale de ces motifs.La seconde thématique se focalise sur l’analyse des productions et des interactions des patients au travers des médias sociaux. J’ai principalement travaillé sur des méthodes permettant d’analyser les productions narratives des patients selon leurs temporalités, leurs thématiques, les sentiments associés ou encore le rôle et la réputation du locuteur s’étant exprimé dans les messages

Conception et analyse des biopuces à ADN en environnements parallèles et distribués

Microorganisms represent the largest diversity of the living beings. They play a crucial rôle in all biological processes related to their huge metabolic potentialities and their capacity for adaptation to different ecological niches. The development of new genomic approaches allows a better knowledge of the microbial communities involved in complex environments functioning. In this context, DNA microarrays represent high-throughput tools able to study the presence, or the expression levels of several thousands of genes, combining qualitative and quantitative aspects in only one experiment. However, the design and analysis of DNA microarrays, with their current high density formats as well as the huge amount of data to process, are complex but crucial steps. To improve the quality and performance of these two steps, we have proposed new bioinformatics approaches for the design and analysis of DNA microarrays in parallel and distributed environments. These multipurpose approaches use high performance computing (HPC) and new software engineering approaches, especially model driven engineering (MDE), to overcome the current limitations. We have first developed PhylGrid 2.0, a new distributed approach for the selection of explorative probes for phylogenetic DNA microarrays at large scale using computing grids. This software was used to build PhylOPDb: a comprehensive 16S rRNA oligonucleotide probe database for prokaryotic identification. MetaExploArrays, which is a parallel software of oligonucleotide probe selection on different computing architectures (a PC, a multiprocessor, a cluster or a computing grid) using meta-programming and a model driven engineering approach, has been developed to improve flexibility in accordance to user’s informatics resources. Then, PhylInterpret, a new software for the analysis of hybridization results of DNA microarrays. PhylInterpret uses the concepts of propositional logic to determine the prokaryotic composition of metagenomic samples. Finally, a new parallelization method based on model driven engineering (MDE) has been proposed to compute a complete backtranslation of short peptides to select probes for functional microarrays.Les microorganismes constituent la plus grande diversité du monde vivant. Ils jouent un rôle clef dans tous les processus biologiques grâce à leurs capacités d’adaptation et à la diversité de leurs capacités métaboliques. Le développement de nouvelles approches de génomique permet de mieux explorer les populations microbiennes. Dans ce contexte, les biopuces à ADN représentent un outil à haut débit de choix pour l'étude de plusieurs milliers d’espèces en une seule expérience. Cependant, la conception et l’analyse des biopuces à ADN, avec leurs formats de haute densité actuels ainsi que l’immense quantité de données à traiter, représentent des étapes complexes mais cruciales. Pour améliorer la qualité et la performance de ces deux étapes, nous avons proposé de nouvelles approches bioinformatiques pour la conception et l’analyse des biopuces à ADN en environnements parallèles. Ces approches généralistes et polyvalentes utilisent le calcul haute performance (HPC) et les nouvelles approches du génie logiciel inspirées de la modélisation, notamment l’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) pour contourner les limites actuelles. Nous avons développé PhylGrid 2.0, une nouvelle approche distribuée sur grilles de calcul pour la sélection de sondes exploratoires pour biopuces phylogénétiques. Ce logiciel a alors été utilisé pour construire PhylOPDb: une base de données complète de sondes oligonucléotidiques pour l’étude des communautés procaryotiques. MetaExploArrays qui est un logiciel parallèle pour la détermination de sondes sur différentes architectures de calcul (un PC, un multiprocesseur, un cluster ou une grille de calcul), en utilisant une approche de méta-programmation et d’ingénierie dirigée par les modèles a alors été conçu pour apporter une flexibilité aux utilisateurs en fonction de leurs ressources matériel. PhylInterpret, quant à lui est un nouveau logiciel pour faciliter l’analyse des résultats d’hybridation des biopuces à ADN. PhylInterpret utilise les notions de la logique propositionnelle pour déterminer la composition en procaryotes d’échantillons métagénomiques. Enfin, une démarche d’ingénierie dirigée par les modèles pour la parallélisation de la traduction inverse d’oligopeptides pour le design des biopuces à ADN fonctionnelles a également été mise en place

Estimation de cartes d'énergie du bruit apériodique de la marche humaine avec une caméra de profondeur pour la détection de pathologies et modèles légers de détection d'objets saillants basés sur l'opposition de couleurs

Cette thèse a pour objectif l’étude de trois problèmes : l’estimation de cartes de saillance de l’énergie du bruit apériodique de la marche humaine par la perception de profondeur pour la détection de pathologies, les modèles de détection d’objets saillants en général et les modèles légers en particulier par l’opposition de couleurs. Comme première contribution, nous proposons un système basé sur une caméra de profondeur et un tapis roulant, qui analyse les parties du corps du patient ayant un mouvement irrégulier, en termes de périodicité, pendant la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente n'importe où dans son corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. La présence de bruit et son importance peuvent être utilisées pour signaler la présence et l'étendue de pathologies chez le sujet. Notre système estime, à partir de chaque séquence vidéo, une carte couleur de saillance montrant les zones de fortes irrégularités de marche, en termes de périodicité, appelées énergie de bruit apériodique, de chaque sujet. Notre système permet aussi de détecter automatiquement les cartes des individus sains et ceux malades. Nous présentons ensuite deux approches pour la détection d’objets saillants. Bien qu’ayant fait l’objet de plusieurs travaux de recherche, la détection d'objets saillants reste un défi. La plupart des modèles traitent la couleur et la texture séparément et les considèrent donc implicitement comme des caractéristiques indépendantes, à tort. Comme deuxième contribution, nous proposons une nouvelle stratégie, à travers un modèle simple, presque sans paramètres internes, générant une carte de saillance robuste pour une image naturelle. Cette stratégie consiste à intégrer la couleur dans les motifs de texture pour caractériser une micro-texture colorée, ceci grâce au motif ternaire local (LTP) (descripteur de texture simple mais puissant) appliqué aux paires de couleurs. La dissemblance entre chaque paire de micro-textures colorées est calculée en tenant compte de la non-linéarité des micro-textures colorées et en préservant leurs distances, donnant une carte de saillance intermédiaire pour chaque espace de couleur. La carte de saillance finale est leur combinaison pour avoir des cartes robustes. Le développement des réseaux de neurones profonds a récemment permis des performances élevées. Cependant, il reste un défi de développer des modèles de même performance pour des appareils avec des ressources limitées. Comme troisième contribution, nous proposons une nouvelle approche pour un modèle léger de réseau neuronal profond de détection d'objets saillants, inspiré par les processus de double opposition du cortex visuel primaire, qui lient inextricablement la couleur et la forme dans la perception humaine des couleurs. Notre modèle proposé, CoSOV1net, est entraîné à partir de zéro, sans utiliser de ``backbones'' de classification d'images ou d'autres tâches. Les expériences sur les ensembles de données les plus utilisés et les plus complexes pour la détection d'objets saillants montrent que CoSOV1Net atteint des performances compétitives avec des modèles de l’état-de-l’art, tout en étant un modèle léger de détection d'objets saillants et pouvant être adapté aux environnements mobiles et aux appareils à ressources limitées.The purpose of this thesis is to study three problems: the estimation of saliency maps of the aperiodic noise energy of human gait using depth perception for pathology detection, and to study models for salient objects detection in general and lightweight models in particular by color opposition. As our first contribution, we propose a system based on a depth camera and a treadmill, which analyzes the parts of the patient's body with irregular movement, in terms of periodicity, during walking. We assume that a healthy subject gait presents anywhere in his (her) body, during gait cycles, a depth signal with a periodic pattern without noise. The presence of noise and its importance can be used to point out presence and extent of the subject’s pathologies. Our system estimates, from each video sequence, a saliency map showing the areas of strong gait irregularities, in terms of periodicity, called aperiodic noise energy, of each subject. Our system also makes it possible to automatically detect the saliency map of healthy and sick subjects. We then present two approaches for salient objects detection. Although having been the subject of many research works, salient objects detection remains a challenge. Most models treat color and texture separately and therefore implicitly consider them as independent feature, erroneously. As a second contribution, we propose a new strategy through a simple model, almost without internal parameters, generating a robust saliency map for a natural image. This strategy consists in integrating color in texture patterns to characterize a colored micro-texture thanks to the local ternary pattern (LTP) (simple but powerful texture descriptor) applied to the color pairs. The dissimilarity between each colored micro-textures pair is computed considering non-linearity from colored micro-textures and preserving their distances. This gives an intermediate saliency map for each color space. The final saliency map is their combination to have robust saliency map. The development of deep neural networks has recently enabled high performance. However, it remains a challenge to develop models of the same performance for devices with limited resources. As a third contribution, we propose a new approach for a lightweight salient objects detection deep neural network model, inspired by the double opponent process in the primary visual cortex, which inextricably links color and shape in human color perception. Our proposed model, namely CoSOV1net, is trained from scratch, without using any image classification backbones or other tasks. Experiments on the most used and challenging datasets for salient objects detection show that CoSOV1Net achieves competitive performance with state-of-the-art models, yet it is a lightweight detection model and it is a salient objects detection that can be adapted to mobile environments and resource-constrained devices

Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020

National audienc

Contributions au traitement des images multivariées

Ce mémoire résume mon activité pédagogique et scientifique en vue de l’obtention de l’habilitation à diriger des recherches