Segmentation 3D multi-objets d'images scanner cardiaques : une approche multi-agents

International audienceNous proposons une nouvelle méthode de segmentation permettant une détection multi-objets, semi-interactive et à caractère générique, appliquée à l'extraction de structures cardiaques en imagerie scanner multibarettes. L'approche proposée repose sur l'élaboration d'un schéma multi-agents combiné à une méthode de classification supervisée qui permet l'introduction d'a priori dans le processus de segmentation ainsi que des temps de calcul rapides. Le système multi-agents proposé est centralisé autour d'un agent communiquant qui contrôle une population d'agents situés dans l'image dont le rôle est d'assurer la segmentation au moyen d'interactions de type coopératif et compétitif. La méthode proposée a été testée sur plusieurs bases de données patient. Quelques résultats représentatifs sont finalement présentés et discutés

Structuration de bases multimédia pour une exploration visuelle

The large increase in multimedia data volume requires the development of effective solutions for visual exploration of multimedia databases. After reviewing the visualization process involved, we emphasis the need of data structuration. The main objective of this thesis is to propose and study clustering and classification of multimedia database for their visual exploration.We begin with a state of the art detailing the data and the metrics we can produce according to the nature of the variables describing each document. Follows a review of the projection and classification techniques. We also present in detail the Spectral Clustering method.Our first contribution is an original method that produces fusion of metrics using rank correlations. We validate this method on an animation movie database coming from an international festival. Then we propose a supervised classification method based on rank correlation. This contribution is evaluated on a multimedia challenge dataset. Then we focus on Spectral Clustering methods. We test a supervised Spectral Clustering technique and compare to state of the art methods. Finally we examine active semi-supervised Spectral Clustering methods. In this context, we propose and validate constraint propagation techniques and strategies to improve the convergence of these active methods.La forte augmentation du volume de données multimédia impose la mise au point de solutions adaptées pour une exploration visuelle efficace des bases multimédia. Après avoir examiné les processus de visualisation mis en jeu, nous remarquons que ceci demande une structuration des données. L’objectif principal de cette thèse est de proposer et d’étudier ces méthodes de structuration des bases multimédia en vue de leur exploration visuelle.Nous commençons par un état de l’art détaillant les données et les mesures que nous pouvons produire en fonction de la nature des variables décrivant les données. Suit un examen des techniques de structuration par projection et classification. Nous présentons aussi en détail la technique du Clustering Spectral sur laquelle nous nous focaliserons ensuite.Notre première réalisation est une méthode originale de production et fusion de métriques par corrélation de rang. Nous testons cette première méthode sur une base multimédia issue de la vidéothèque d’un festival de films. Nous continuons ensuite par la mise au point d’une méthode de classification supervisée par corrélation que nous testons avec les données vidéos d’un challenge de la communauté multimédia. Ensuite nous nous focalisons sur les techniques du Clustering Spectral. Nous testons une technique de Clustering Spectral supervisée que nous comparons aux techniques de l’état de l’art. Et pour finir nous examinons des techniques du Clustering Spectral semi-supervisé actif. Dans ce contexte, nous proposons et validons des techniques de propagation d’annotations et des stratégies permettant d’améliorer la convergence de ces méthodes de classement

Spatial Remote Sensing Practical Work I

Ce manuel était (avant 2020) le support principal des travaux pratiques de télédétection spatiale du cours de télédétection spatiale dispensé sur le Campus d’Arlon Environnement, Université de Liège, Belgique. Ce manuel est téléchargeable gratuitement à l’adresse web : http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/143553. Les données associées à ces travaux pratiques sont disponibles ici https://dox.uliege.be/index.php/s/boXXpcD8FSkPOOn (confer section 4.1 page 22 du manuel). Le logiciel principalement utilisé dans le cadre de ces TP est un logiciel payant (ENVI, de la firme L3HARRIS GEOSPATIAL). Les autres logiciels/applications utilisés sont gratuits et disponibles sur le web: TIMESAT, ViewSpecPro et Google Earth notamment. Les exercices concernent, par ordre d'importance: la classification supervisée d'une image haute résolution (observation 2D et 3D, identification des zones d'entrainement et caractérisation statistique des échantillons, classification, validation), l'analyse diachronique de 2 images NDVI basse résolution (analyse de changement), l'analyse temporelle de séries d'images basses résolution (profil NDVI) et la caractérisation des saisons de végétation, la création de néo-canaux (NDVI, Tasseled cap, ACP,…), la correction géométrique d’une image (géoréférencement), l'analyse de données hyperspectrales (image et donnée ponctuelle), la découverte de Google Earth Pro, la recherche d'images satellites sur le web, la présentation de quelques exemples d’applications de la télédétection spatiale pour la gestion des risques et des catastrophes,

Le logiciel MIXMOD d'analyse de mélange pour la classification et l'analyse discriminante

National audienceLe logiciel mixmod est dévolu à l'analyse de mélanges de lois de probabilité sur des données multidimensionnelles dans un but d'estimation de densité, de classification ou d'analyse discriminante. Il propose un choix important d'algorithmes pour estimer les paramètres d'un mélange (EM, Classification EM, Stochastic EM). Il est possible de combiner ces algorithmes de multiples façons pour obtenir un maximum local pertinent de la vraisemblance ou de la vraisemblance complétée d'un modèle. Pour des variables quantitatives, mixmod utilise des mélanges de lois normales multidimensionnelles. Il propose ainsi quatorze modèles gaussiens différents selon des hypothèses faites sur les éléments spectraux des matrices de variance des composants. Pour des variables qualitatives, mixmod utilise des mélanges de lois multinomiales multidimensionnelles sous une hypothèse d'indépendance conditionnelle des variables sachant le composant du mélange. Grâce à une reparamétrisation des probabilités multinomiales, il propose cinq modélisations différentes. Par ailleurs, différents critères d'information sont proposés pour choisir un modèle parcimonieux et permettent notamment de choisir un nombre de composants pertinents. L'emploi de l'un ou l'autre de ces critères dépend de l'objectif poursuivi (estimation de densité, classification supervisée ou non). Écrit en C++, mixmod possède des interfaces avec Scilab et Matlab. Le logiciel, sa documentation statistique et son guide d'utilisation sont disponibles à l'adresse suivante : http://www-math.univ-fcomte.fr/mixmod/index.php

Fouille visuelle de données temporelles avec DataTube2

International audienceNous nous intéressons dans cet article à la fouille visuelle de données temporelles, où les données ont été mises sous la forme de n attributs dont les valeurs sont enregistrées pendant k instants. Après un état de l'art sur les différentes approches de visualisation de telles séries, nous présentons plus particulièrement une approche ayant reçue encore peu d'attention ("DataTube"). DataTube place les données dans un tube dont l'axe représente le temps. Nous étendons ensuite cette approche : tout d'abord nous définissons plusieurs modes de visualisations (couleurs, formes, etc) et nous ajoutons un axe temporel. Ensuite nous introduisons des interactions avec la possibilité de sélectionner des attributs et des instants, afficher des données complexes ou encore insérer des annotations sur la visualisation. Nous ajoutons une étape de classification non supervisée afin de regrouper dans la visualisation les attributs similaires. Enfin nous intégrons cette visualisation dans notre plateforme de fouille de données en réalité virtuelle VRMiner, avec un affichage stéréoscopique et des possibilités de navigation interactive. Nous appliquons cette visualisation sur plusieurs ensembles de données réelles et nous montrons qu'elle peut gérer jusqu'à 1,5 million de valeurs. Nous présentons également une évaluation utilisateur

Segmentation et Interprétation de Nuages de Points pour la Modélisation d'Environnements Urbains

National audienceIn this article, we present a method for detection and classification of artifacts at the street level, in order to filter cloud point, facilitating the urban modeling process. Our approach exploits 3D information by using range image, a projection of 3D points onto an image plane where the pixel intensity is a function of the measured distance between 3D points and the plane. By assuming that the artifacts are on the ground, they are detected using a Top-Hat of the hole filling algorithm of range images. Then, several features are extracted from the detected connected components and a stepwise forward variable/model selection by using the Wilk's Lambda criterion is performed. Afterward, CCs are classified in four categories (lampposts, pedestrians, cars and others) by using a supervised machine learning method. The proposed method was tested on cloud points of Paris, and have shown satisfactory results on the whole dataset.Dans cet article, nous présentons une méthode pour la détection et la classification d'artefacts au niveau du sol, comme phase de filtrage préalable à la modélisation d'environnements urbains. La méthode de détection est réalisée sur l'image profondeur, une projection de nuage de points sur un plan image où la valeur du pixel correspond à la distance du point au plan. En faisant l'hypothèse que les artefacts sont situés au sol, ils sont détectés par une transformation de chapeau haut de forme par remplissage de trous sur l'image de profondeur. Les composantes connexes ainsi obtenues, sont ensuite caractérisées et une analyse des variables est utilisée pour la sélection des caractéristiques les plus discriminantes. Les composantes connexes sont donc classifiées en quatre catégories (lampadaires, piétons, voitures et "Reste") à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé. La méthode a été testée sur des nuages de points de la ville de Paris, en montrant de bons résultats de détection et de classification dans l'ensemble de données

Récit historique et objet technique : outil de valorisation mutuelle

National audienceDans le domaine de l’histoire des techniques et du patrimoine matériel, l’informatisation est massive, autant sur le plan de l’écriture, que des sources (archives) ou de la valorisation. Cependant les articulations entre ces plans (archive, recherche, valorisation) restent faibles. Ce travail propose un outil numérique de gestion de contenu historique (récits et sources) pour documenter et valoriser les objets du patrimoine technique. En fonction des situations, différentes interfaces permettent d’accéder aux connaissances, une interface de navigation en 3D est ici proposée en exemple. L’objet technique et le travail de l’historien sont conjointement valorisés

Récit historique et objet technique : outil de valorisation mutuelle

National audienceDans le domaine de l’histoire des techniques et du patrimoine matériel, l’informatisation est massive, autant sur le plan de l’écriture, que des sources (archives) ou de la valorisation. Cependant les articulations entre ces plans (archive, recherche, valorisation) restent faibles. Ce travail propose un outil numérique de gestion de contenu historique (récits et sources) pour documenter et valoriser les objets du patrimoine technique. En fonction des situations, différentes interfaces permettent d’accéder aux connaissances, une interface de navigation en 3D est ici proposée en exemple. L’objet technique et le travail de l’historien sont conjointement valorisés