Analyse du contenu expressif des gestes corporels

Nowadays, researches dealing with gesture analysis suffer from a lack of unified mathematical models. On the one hand, gesture formalizations by human sciences remain purely theoretical and are not inclined to any quantification. On the other hand, the commonly used motion descriptors are generally purely intuitive, and limited to the visual aspects of the gesture. In the present work, we retain Laban Movement Analysis (LMA – originally designed for the study of dance movements) as a framework for building our own gesture descriptors, based on expressivity. Two datasets are introduced: the first one is called ORCHESTRE-3D, and is composed of pre-segmented orchestra conductors’ gestures, which have been annotated with the help of lexicon of musical emotions. The second one, HTI 2014-2015, comprises sequences of multiple daily actions. In a first experiment, we define a global feature vector based upon the expressive indices of our model and dedicated to the characterization of the whole gesture. This descriptor is used for action recognition purpose and to discriminate the different emotions of our orchestra conductors’ dataset. In a second approach, the different elements of our expressive model are used as a frame descriptor (e.g., describing the gesture at a given time). The feature space provided by such local characteristics is used to extract key poses of the motion. With the help of such poses, we obtain a per-frame sub-representation of body motions which is available for real-time action recognition purposeAujourd’hui, les recherches portant sur le geste manquent de modèles génériques. Les spécialistes du geste doivent osciller entre une formalisation excessivement conceptuelle et une description purement visuelle du mouvement. Nous reprenons les concepts développés par le chorégraphe Rudolf Laban pour l’analyse de la danse classique contemporaine, et proposons leur extension afin d’élaborer un modèle générique du geste basé sur ses éléments expressifs. Nous présentons également deux corpus de gestes 3D que nous avons constitués. Le premier, ORCHESTRE-3D, se compose de gestes pré-segmentés de chefs d’orchestre enregistrés en répétition. Son annotation à l’aide d’émotions musicales est destinée à l’étude du contenu émotionnel de la direction musicale. Le deuxième corpus, HTI 2014-2015, propose des séquences d’actions variées de la vie quotidienne. Dans une première approche de reconnaissance dite « globale », nous définissons un descripteur qui se rapporte à l’entièreté du geste. Ce type de caractérisation nous permet de discriminer diverses actions, ainsi que de reconnaître les différentes émotions musicales que portent les gestes des chefs d’orchestre de notre base ORCHESTRE-3D. Dans une seconde approche dite « dynamique », nous définissons un descripteur de trame gestuelle (e.g. défini pour tout instant du geste). Les descripteurs de trame sont utilisés des poses-clés du mouvement, de sorte à en obtenir à tout instant une représentation simplifiée et utilisable pour reconnaître des actions à la volée. Nous testons notre approche sur plusieurs bases de geste, dont notre propre corpus HTI 2014-201

Estimation parcimonieuse et apprentissage de dictionnaires pour la détection d'anomalies multivariées dans des données mixtes de télémesure satellites

La surveillance automatique de systèmes et la prévention des pannes sont des enjeux majeurs dans de nombreux secteurs et l'industrie spatiale ne fait pas exception. Par exemple, le succès des missions des satellites suppose un suivi constant de leur état de santé réalisé à travers la surveillance de la télémesure. Les signaux de télémesure sont des données issues de capteurs embarqués qui sont reçues sous forme de séries temporelles décrivant l'évolution dans le temps de différents paramètres. Chaque paramètre est associé \`a une grandeur physique telle qu'une température, une tension ou une pression, ou à un équipement dont il reporte le fonctionnement à chaque instant. Alors que les approches classiques de surveillance atteignent leurs limites, les méthodes d'apprentissage automatique (machine learning en anglais) s'imposent afin d'améliorer la surveillance de la télémesure via un apprentissage semi-supervisé: les signaux de télémesure associés à un fonctionnement normal du système sont appris pour construire un modèle de référence auquel sont comparés les signaux de télémesure récemment acquis. Les méthodes récentes proposées dans la littérature ont permis d'améliorer de manière significative le suivi de l'état de santé des satellites mais elles s'intéressent presque exclusivement à la détection d'anomalies univariées pour des paramètres physiques traités indépendamment. L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes pour la détection d'anomalies multivariées capables de traiter conjointement plusieurs paramètres de télémesure associés à des données de différentes natures (continues/discrètes), et de prendre en compte les corrélations et les relations qui peuvent exister entre eux. L'idée motrice de cette thèse est de supposer que la télémesure fraîchement reçue peut être estimée à partir de peu de données décrivant un fonctionnement normal du satellite. Cette hypothèse justifie l'utilisation de méthodes d'estimation parcimonieuse et d'apprentissage de dictionnaires qui seront étudiées tout au long de cette thèse. Une deuxième forme de parcimonie propre aux anomalies satellites a également motivé ce choix, à savoir la rareté des anomalies satellites qui affectent peu de paramètres en même temps. Dans un premier temps, un algorithme de détection d'anomalies multivariées basé sur un modèle d'estimation parcimonieuse est proposé. Une extension pondérée du modèle permettant d'intégrer de l'information externe est également présentée ainsi qu'une méthode d'estimation d'hyperparamètres qui a été developpée pour faciliter la mise en œuvre de l'algorithme. Dans un deuxième temps, un modèle d'estimation parcimonieuse avec un dictionnaire convolutif est proposé. L'objectif de cette deuxième méthode est de contourner le problème de non-invariance par translation dont souffre le premier algorithme. Les différentes méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs cas d'usage industriels associés à de réelles données satellites et sont comparées aux approches de l'état de l'art

Structures de données hautement extensibles pour le stockage sur disque de séries temporelles hétérogènes

Résumé Les systèmes informatiques deviennent de plus en plus complexes, et les développeurs ont plus que jamais besoin de comprendre comment interagissent les nombreux composants de leurs systèmes. De nombreux outils existent pour instrumenter, mesurer et analyser les comportements et la performance des logiciels. Le traçage est une technique qui enregistre de nombreux points associés à des événements du système et l'estampille de temps à laquelle ils se sont produits. L'analyse manuelle des traces produites permet de comprendre différents problèmes, mais elle devient fastidieuse lorsque ces historiques contiennent de très grands nombres de points. Il existe des logiciels pour automatiser ces analyses et fournir des visualisations, mais ces derniers peuvent aussi montrer leurs limites pour se mettre à l'échelle des systèmes les plus étendus. Dans des travaux précédents, Montplaisir et coll. ont présenté une structure de données sur disque, optimisée pour stocker les résultats des analyses de traces sous forme d'intervalles d'états: . La structure, nommée State History Tree (SHT), est un arbre pour lequel chaque nœud est associée à un bloc de disque, chaque nœud dispose donc d'une capacité fixe pour stocker des intervalles et est défini par un intervalle de temps tel que cet intervalle est inclus dans celui du nœud parent et que les intervalles de deux enfants ne se superposent pas. Cette structure était plus efficace que d'autres solutions génériques, mais pouvait dégénérer, dans des cas avec un très grand nombre de clés, pour une trace avec de nombreux fils par exemple, la profondeur de l'arbre était alors proportionnelle au nombre de fils, et de très nombreux nœuds "vides" étaient écrits sur disque, gaspillant de l'espace. De plus, les requêtes pour extraire les informations de la structure étaient souvent le goulot d'étranglement pour l'affichage des données. Dans ce travail, nous analysons les limites de la base de données actuelle qui la conduisent à dégénérer et nous étudierons les cas d'utilisation des requêtes. Nous proposons des modifications structurelles permettant d'éliminer les cas de dégénérescence lorsque la trace contient de nombreux attributs, tout en réduisant la taille sur disque de la structure pour tous types de traces. Nous ajoutons aussi des métadonnées aux nœuds de l'arbre pour réduire le nombre de nœuds lus pendant les requêtes. Ceci permet de réduire la durée des requêtes de 50% dans la plupart des cas. Ensuite, nous cherchons à optimiser le processus d'insertion des intervalles dans les nœuds de l'arbre afin de regrouper les intervalles qui seront demandés dans une même requête pour limiter le nombre de blocs de disque à lire pour répondre. Le nombre d'intervalles pris en compte dans l'optimisation peut augmenter avec le nombre de clés par exemple, ce qui permet de maintenir un équilibre entre le temps supplémentaire requis pour l'optimisation et les gains constatés sur les requêtes qui deviennent plus flagrants lorsque l'analyse produit de nombreuses clés. Nous introduirons aussi un nouveau type de requête profitant de ces optimisations et permettant de retourner en une requête un ensemble d'intervalles qui précédemment prenait plusieurs requêtes. De plus cette requête assure que chaque nœud est lu au plus une fois, alors que l'utilisation de plusieurs requêtes impliquait que certains nœuds étaient lus plusieurs fois. Nous montrons que l'utilisation de cette requête dans une des vues principales du logiciel de visualisation augmente considérablement sa réactivité. Nous profiterons ensuite de ces apprentissages pour faciliter la mise à l'échelle d'une seconde structure de données du logiciel d'analyse de trace, qui stocke des objets nommés "segments", sous la forme de . Ces objets étaient précédemment stockés en mémoire et donc le nombre que nous pouvions stocker était limité. Nous utilisons une structure en arbre fortement inspirée du SHT. Nous montrons que la structure sur disque est au pire un ordre de grandeur plus lent que les structures en mémoire à la lecture. De plus, cette structure est particulièrement efficace pour un cas d'usage qui demande à retourner des segments triés. En effet, nous utilisons un algorithme réalisant l'évaluation à la demande et un tri partiel entre les nœuds, qui utilise moins de mémoire que le tri de tous les segments.----------ABSTRACT Computer systems are becoming more and more complex, and developers need more than ever to be able to understand how different components interact. Many tools have been developed for instrumenting, measuring and analysing the behavior and performance of software. One of these techniques is tracing, which records data-points and a timestamp associated to system events. Trace analysis can help solve a number of problems, but manual analysis becomes a daunting task when these traces contain a large number of points. Automated trace analysis software has been developed for this use case, but they too can face difficulties scaling up to the largest systems. In previous work, Montplaisir et al. presented a disk-based data structure, optimized for storing the results of trace analysis as state intervals: . This State History Tree (SHT) is a tree for which each node is mapped to a block on disk, such that each node has a fixed capacity to store intervals and is defined by a time range that must be included in its parent's range and must not overlap with its siblings' ranges. This structure was demonstrated to be more efficient that other, generic solutions, but could still degenerate for corner cases with many keys, from traces with many threads for example. The tree's depth would then be proportional to the number of threads and many empty nodes would be written to disk, wasting space. Moreover, queries to extract data from the data structure were often the bottleneck for displaying data. In this work, we analyse the limitations of the current database which cause it to degenerate and study the different use cases for queries. We suggest structural changes to the data structure, which eliminate the corner case behavior for traces with many attributes, while reducing the disk usage for all types of traces. We also add meta data to the nodes to reduce the number of nodes searched during queries, speeding them up by 50%. Then, we look into optimizing the nodes into which intervals are inserted, so that those which will be queried together will be grouped. This helps to reduce the number of disk blocks that must be read to answer the query. The number of intervals and nodes taken into account by the optimization process can increase along with the number of attributes, as they are the main cause of query slowdown. This helps to balance the extra time required for the optimized insertion and the gains provided on the queries. We also introduce a new type of query to benefit from these optimizations and return all desired intervals in a single query instead of the many queries previously required. This single query reads each node at most once, while the previous version with many queries would read some nodes several times. We show that using this query for one of the main views in the trace visualization software makes it considerably more reactive. We benefit from all these lessons learned to increase the scalability of another internal backend, the segment store, used for the following type of objects: . These were previously stored in memory, which would strongly limit the maximum capacity. We propose a new tree structure similar to the SHT instead. We show that the disk based structure is, in the worst case, only an order of magnitude slower for reads than the in-memory structures. Moreover, this structure is especially efficient for a typical segment store use case, which is a sorted segment query. Indeed by using partial sorts between nodes, memory usage is dramatically reduced compared to sorting all segments in memory

Modélisation de données de surveillance épidémiologique de la faune sauvage en vue de la détection de problèmes sanitaires inhabituels

Recent studies have shown that amongst emerging infectious disease events in humans, about 40% were zoonoses linked to wildlife. Disease surveillance of wildlife should help to improve health protection of these animals and also of domestic animals and humans that are exposed to these pathogenic agents. Our aim was to develop tools capable of detecting unusual disease events in free ranging wildlife, by adopting a syndromic approach, as it is used for human health surveillance, with pathological profiles as early unspecific health indicators. We used the information registered by a national network monitoring causes of death in wildlife in France since 1986, called SAGIR. More than 50.000 cases of mortality in wildlife were recorded up to 2007, representing 244 species of terrestrial mammals and birds, and were attributed to 220 different causes of death. The network was first evaluated for its capacity to detect early unusual events. Syndromic classes were then defined by a statistical typology of the lesions observed on the carcasses. Syndrome time series were analyzed, using two complimentary methods of detection, one robust detection algorithm developed by Farrington and another generalized linear model with periodic terms. Historical trends of occurrence of these syndromes and greater-than-expected counts (signals) were identified. Reporting of unusual mortality events in the network bulletin was used to interpret these signals. The study analyses the relevance of the use of syndromic surveillance on this type of data and gives elements for future improvements.Des études récentes ont montré que parmi les infections émergentes chez l'homme, env. 40% étaient des zoonoses liées à la faune sauvage. La surveillance sanitaire de ces animaux devrait contribuer à améliorer la protection de leur santé et aussi celle des animaux domestiques et des hommes. Notre objectif était de développer des outils de détection de problèmes sanitaires inhabituels dans la faune sauvage, en adoptant une approche syndromique, utilisée en santé humaine, avec des profils pathologiques comme indicateurs de santé non spécifiques. Un réseau national de surveillance des causes de mortalité dans la faune sauvage, appelé SAGIR, a fourni les données. Entre 1986 et 2007, plus de 50.000 cas ont été enregistrés, représentant 244 espèces de mammifères terrestres et d'oiseaux, et attribués à 220 différentes causes de mort. Le réseau a d'abord été évalué pour sa capacité à détecter précocement des événements inhabituels. Des classes syndromiques ont ensuite été définies par une typologie statistique des lésions observées sur les cadavres. Les séries temporelles des syndromes ont été analysées en utilisant deux méthodes complémentaires de détection : un algorithme robuste développé par Farrington et un modèle linéaire généralisé avec des termes périodiques. Les tendances séculaires de ces syndromes et des signaux correspondent a des excès de cas ont été identifiés. Les signalements de problèmes de mortalité inhabituelle dans le bulletin du réseau ont été utilisés pour interpréter ces signaux. L'étude analyse la pertinence de l'utilisation de la surveillance syndromique sur ce type de données et donne des éléments pour des améliorations futures

Modèles granulaires pour les signaux sonores : contributions théoriques et expérimentales

Current sound synthesis techniques are capable of reproducing a great varietyof sounds from a small set of variable control parameters. On the other hand,analysis of audio signals is commonly achieved by decomposing the former asa linear combination of a great many objects, typically of sinusoid-like shape,plus optional transient and noise components. Our concern is in replacingthese sinusod-shaped objetcs with objects computed using a mathematicalfunction that implements a sound synthesis method.This thesis is devoted to the study of a so-called "granular" model foraudio signals. The general characteristics of this model are introduced anddiscussed in detail, and an example of a practical method for the computationof the model is given. In the rst class of models, which draws uponWaveTable synthesis methods, objects are rst selected amongst a dictionnaryof complex wave-shapes, then distorted. The second class of models,referred to as TS, rely on a dictionnary of reference Power Spectral Densitiesproles coupled to a parametrised distortion of the phase spectrum.The present work provides a contribution to the elds of signal analysisand classication techniques, as well as an original solution to the ecientsignal-representation problem, of which audio compression is a direct application.Technical implementation details and the results of an evaluationconducted on real-world audio signals are provided to facilitate further evaluationof the model.This work investigates the possibilities of including elements of musicalsynthesis into audio signal modelling, and our hope is that it sparks newdevelopments in both domains.2Les techniques de synthese sonore actuelles permettent de reproduire unegrande variete de sons a partir de quelques parametres. Du point de vuel'analyse, les signaux audio sont generalement representes par une combinaisond'objets de forme sinusodale, en grand nombre, auquel on adjointeventuellement une partie transitoire et/ou bruit. Qu'advient-il si remplaceces objets derives d'une famille de fonctions typiquement sinusodale, par desobjets obtenus a partir d'une fonction de synthese sonore ?Cette these est consacree a l'etude d'un modele dit granulaire, et apporteun element de reponse a la question ci-dessus. Les caracteristiques generalesde ce modele sont presentees et discutees, et on propose un exemple de methodede calcul pratique du modele. La premiere classe de modeles etudiee estderivee de la synthese par Table d'Ondes et les objets y sont selectionnesparmi un dictionnaire de formes d'ondes complexes puis soumis a plusieursdeformations. Le second type de modele, appele TS, exploite un dictionnairede prols de Densites Spectrales de Puissance de reference couple a une fonctionparametrique de deformation du spectre de phase.Les travaux presentes apportent une contribution au niveau du formalismeet des algorithmes de classication, et proposent une approche originale auprobleme de la representation ecace de signaux, dont la compression audioest une application naturelle.Les details techniques de l'implementation et les resultats des evaluations,menees sur un ensemble de signaux sonore reels, gurent egalement dans cedocument, ceci an de faciliter l'evaluation des performances du modele.Ce travail explore donc les possibilites d'incorporer des elements issusdu domaine de la synthese sonore dans la modelisation du signal, et nous esperons que cette tentative de rapprocher les deux domaines sera accompagneepar de nouveaux developpements aussi bien theoriques que pratiques.

Use of Evidence theory for the fusion and the estimation of relevance of data sources : application to an alcoholic bioprocess

In this paper, we present an application of the evidence theory for the classification of physiological states in a bioprocess. We are particularly interested by the relevance of the data sources which are here biochemical parameters measured during the bioprocess. The evidence theory, and more particularly the notion of conflict is used to evaluate the relevance of each data source. An other measure of conflict, based on a distance, is also used, and provides in some cases, better results than the classical notion of conflict of the evidence theory. Results are presented for two kinds of bioprocesses : batch process (which corresponds to a supervised classification) and fed-batch process (which corresponds to an unsupervised classification).Dans cet article, nous présentons une application de la théorie des fonctions de croyance pour la classification d’états physiologiques dans un bioprocédé. Nous nous intéressons surtout à la pertinence des sources d’informations qui sont ici des paramètres biochimiques mesurés durant le procédé. La théorie des fonctions de croyance, et plus particulièrement la notion de conflit est utilisée pour évaluer la pertinence de chaque source d’information. Une autre mesure du conflit, basée sur une distance, est utilisée comme alternative, et fournit dans certains cas, des résultats plus cohérents qu’avec le conflit défini dans la théorie de Demspter et Shafer. Les résultats concernant deux types de bioprocédés (procédé batch correspondant à une classification supervisée, et procédé fed-batch correspondant à une classification non supervisée) sont présentés

L'Analyse en Composantes Indépendantes : un outil puissant pour le traitement de l'information

- L'analyse en composantes indépendantes (ACI) est une approche très générale qui a été développée pour résoudre le problème de séparation aveugle de sources (SAS) indépendantes. Au-delà de ce problème, l'ACI s'applique à l'étude de la représentation parcimonieuse de données liées à des phénomènes cognitifs complexes. Cet article est constitué de deux parties. La première est une synthèse sur les principes de la séparation de sources dans laquelle sont abordés la question de la séparabilité, les critères d'indépendance, et l'utilisation d'informations a priori. La seconde partie présente les approches de la SAS fondées sur des représentations parcimonieuses des signaux et montre comment elles permettent de traiter des problèmes sous-déterminés, et comment elles sont liées au codage parcimonieux

Traduction des opérations de l'analyse historique dans le langage conceptuel des systèmes d'information géographique pour une exploration des processus morphologiques de la ville et du territoire

Present work intends to conceive an interface between Urban Morphology and Geographic Information Science (GISc). This interface is considered as a space of exchange for knowledge exploration between several disciplines. The links pointed out from this theoretical work help us define the framework of formalization of morphological processes. We have focused our efforts over the methodology of translation of the notion of morphological process. The main steps of translation of the historical analysis operations into the conceptual language of the GISc mainly include numerical handling of cartographic sources, i.e. maps, plans, cadastre, etc. The main problems encountered are linked to the heterogeneity of historical information such as: partial data sets, non-representative statistical ensembles and semantic relativity of concepts through time (polysemy, synonymy, etc.). We discuss these problems from the knowledge production process point of view. We focus on questions of knowledge emergence from quantitative analysis and, symmetrically, of concept formalization leading to data structures compatible with the idea of characterization. Our work is essentially based on the possibilities of the exploratory paradigm applied to geo-historical data. By doing so, we have been particularly interested in the contributions of the systematic approach to the enhancement of the interpretive potential of classical descriptive morphological analyses. Outcome of work are of different natures. We can mention among others: 1° the construction of a formal classification (ontology) of concepts subsuming transformation and evolution of the city and the territory and 2° the development of an exploratory approach of geo-historical data. We have also discussed the contribution of some social sciences' paradigms (Callon and Latour's sociology of translation, Koselleck's conceptual history (Begriffsgeschichte), Peirce's abduction, Ginzburg's indiciary paradigm, etc.) to GISc. In particular, we are interested in the enhancement of the process of modeling by rethinking the tasks of conceptualization and formalization by taking into account the historical context of production of information during the process of knowledge reduction. We have pointed out the importance of periods of conceptual stability to allow comparative measurements and of events to explain ruptures not only at the data level, but also at the level of the entire conceptualization. These outputs should be considered as a new step towards recognition of the exploratory approach as a relevant tool to face interdisciplinary and complex problems related to urban processes in general. In particular, this work helps us stabilizing the theoretical framework contributing to the definition of the next generation numerical archives and interoperability of systems. Indeed, these technical questions need modelers to take into account different kinds of evolution when dealing with either concepts or instances and to produce a common platform to manage both. Finally, we show some clues to continue this work by introducing collaborative approaches and exploratory multidimensional interfaces. The figure below illustrates the initial framework of this research and the extension resulting from our work

Prédiction de l'instabilité dynamique des réseaux électriques par apprentissage supervisé des signaux de réponses post-contingence sur des dictionnaires surcomplets

Ces dernières décennies, l'intégration aux réseaux électriques de capteurs intelligents incorporant la mesure synchronisée des phaseurs a contribué à enrichir considérablement les bases de données de surveillance en temps réel de la stabilité des réseaux électriques. En parallèle, la lutte aux changements climatiques s'est accompagnée d'un déploiement généralisé des sources d'énergies renouvelables dont l'intermittence de la production et le déficit d'inertie dû à l'interface de celle-ci par l'électronique de puissance, contribuent à augmenter les risques d'instabilité à la suite de contingences de réseau. Dans ce contexte, nous proposons d'appliquer aux données de synchrophaseurs de nouvelles approches d'intelligence de données inspirées par l'analyse massive des séries chronologiques et l'apprentissage sur des dictionnaires supervisés, permettant d'extraire des centaines d'attributs décrivant concisément les estimations d'état dynamique des générateurs de réseaux électriques. La mise en évidence d'une signification physique de ces attributs permet ensuite une classification de la stabilité dynamique qui s'éloigne de ce fait des boîtes noires produites par un apprentissage en profondeur « à l'aveugle » des séries chronologiques, pour évoluer vers une approche transparente plus adaptée à la salle de conduite des réseaux et acceptable pour les ingénieurs d'exploitation. Cette approche d'apprentissage machine « interprétable » par les humains, débouche de surcroît sur une détection fiable, utilisant de courtes fenêtres de données de vitesses d'alternateurs directement mesurées ou reconstituées par estimation d'état dynamique à partir de l'instant d'élimination du défaut, pour détecter toute instabilité subséquente, avec un temps de préemption suffisant pour activer des contremesures permettant de sauvegarder la stabilité du réseau et ainsi prévenir les pannes majeures. Notre travail aborde l'exploitation de cette nouvelle niche d'information par deux approches complémentaires d'intelligence des données : 1) une analyse non parcimonieuse d'une base d'attributs se chiffrant par centaines, calculés automatiquement par l'analyse numérique massive des séries chronologiques de signaux de réponses post-contingence des générateurs; et 2) une analyse parcimonieuse exploitant l'apprentissage supervisée de grands dictionnaires surcomplets pour habiliter une prédiction de l'instabilité sur de courtes fenêtres de données avec une représentation vectorielle creuse (contenant un grand nombre de zéros) et donc numériquement très efficiente en plus de l'interprétabilité inhérente des atomes constituant les dictionnaires. Au niveau méthodologique, l'approche non parcimonieuse vise à implémenter plusieurs méthodes analytiques combinées (notamment la transformée de Fourier, la transformée en ondelette, la méthode de Welch, la méthode de périodogramme et les exposants de Lyapunov) pour extraire du signal de réponse de chaque générateur des centaines d'attributs labellisés et servant à construire un espace physique d'indicateurs de stabilité à haute dimension (HDSI). Ceux-ci sont ensuite utilisés pour développer les prédicteurs de stabilité sur la base d'algorithmes standard de machine learning, par exemple le convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), AdaBoost ou les forêts aléatoires. L'approche parcimonieuse implémentée consiste à développer deux techniques complémentaires : 1) un dictionnaire d'apprentissage supervisé joint (SLOD) au classificateur et 2) vingt dictionnaires d'apprentissage séparés des signaux associés aux cas stable/instable. Alors que le SLOD utilise des dictionnaires adaptatifs inspirés des données mesurées et apprises hors-ligne, la deuxième approche utilise des dictionnaires fixes pour reconstruire séparément les signaux des classes stables et instables. Dans les deux cas, l'étape finale consiste à identifier automatiquement en temps réel, la classe d'appartenance d'une réponse par reconstruction des signaux associés à partir des dictionnaires appris hors-ligne. L'analyse parcimonieuse des réponses des générateurs sur un dictionnaire d'apprentissage adaptatif joint au classificateur a été implémenté à partir de l'algorithme K-singular value de composition (KSVD) couplé à l'orthogonal matching pursuit (OMP), afin de reconstruire et prédire la stabilité dynamique des réseaux électriques. De plus, vingt décompositions parcimonieuses des signaux sur des dictionnaires fixes (simples et hybrides) ont permis de développer des classificateurs prédisant chaque classe séparément sur la base de la transformée en cosinus discrète (DCT), en sinus discrète (DST), en ondelette (DWT), de la transformée de Haar (DHT), et le dictionnaire de Dirac (DI) couplés à l'orthogonal matching pursuit (OMP). Cette étude démontre que la décomposition parcimonieuse sur un dictionnaire adaptatif joint au classificateur offre une performance proche de l'idéal (c'est-à-dire : 99,99 % précision, 99,99 % sécurité et 99,99 % fiabilité) de loin supérieure à celle d'un classificateur à reconstruction de signaux basée sur les vingt dictionnaires fixes ou adaptatifs séparés, et les classificateurs basés sur les moteurs de machine learning (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN et LSTM) implémentés à partir des indices HDSI extraits de la base de données des vitesses des rotors des réseaux IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus et IEEE 68 -bus. Toutefois, le temps de resimulation (replay) en temps réel des dictionnaires fixes/adaptatifs séparés est nettement inférieur (de 30-40%) à celui observé pour le dictionnaire adaptatif à classificateur joint / SLOD, et les algorithmes modernes de machine learning utilisant les attributs de type HDSI comme intrants.In recent decades, the integration of smart sensors incorporating synchronized phasor measurements units (PMU) into power grids has contributed to a significant improvement of the databases for real-time monitoring of power grid stability. In parallel, the fight against climate change has been accompanied by a widespread deployment of renewable energy sources whose intermittency of production and the lack of inertia due to the interface of the latter by power electronics; contribute to increase the risks of instability following network contingencies. In this context, we propose to apply new data intelligence approaches inspired by massive time series analysis and supervised dictionary learning to synchrophasor data, allowing the extraction of hundreds of attributes concisely describing the dynamic state estimates of power system generators. The physical meaning identification of these attributes then allows for an online classification of dynamic stability, thus moving away from the black boxes produced by «blind» deep learning of time series to a transparent approach more suitable for the network control room and acceptable to operating engineers. This human-interpretable machine learning approach also leads to reliable detection, using short windows of generator speed data directly measured or reconstructed by dynamic state estimation from the instant of fault elimination, to detect any subsequent instability, with sufficient preemption time to activate false measures to safeguard the network stability and thus prevent major outages. Our work addresses the exploitation of this new information through two complementary data intelligence approaches : 1) a non-sparse analysis of an attribute base numbering in the hundreds, computed automatically by massive numerical analysis of post-contingency response signal time series from generators; and 2) a sparse analysis exploiting supervised learning of large overcomplete dictionaries to enable instability prediction over short windows of data with a hollow vector representation (containing a large number of zeros) and thus numerically very efficient in addition to the inherent interpretability of the atoms constituting the dictionaries. Methodologically, the non-sparse approach aims to implement several combined analytical methods (including Fourier transform, wavelet transform, Welch's method, periodogram method and Lyapunov exponents) to extract hundreds of labeled attributes from the response signal of each generator and used to construct a physical space of high-dimensional stability indicators (HDSI). These are used to develop stability predictors based on standard machine learning algorithms, e.g., CNN, LSTM, SVM, AdaBoost or random forests. The implemented sparse approach consists in developing two complementary techniques: 1) a supervised learning dictionary attached (SLOD) to the classifier and 2) twenty separate dictionaries learning of the signals associated with the stable/instable cases. While the SLOD uses adaptive dictionaries inspired by the measured and learned offline data, the second approach uses fixed dictionaries to reconstruct the stable and unstable signals classes separately. In both cases, the final step is automatically identified in real time the status to which a response belongs by reconstructing the associated signals from the off-line learned dictionaries. The sparse analysis of generator responses on an adaptive learning dictionary attached to the classifier was implemented using the K-singular value decomposition (KSVD) algorithm coupled with orthogonal matching pursuit (OMP), to reconstruct and predict online the dynamic stability of power systems. In addition, twenty sparse signal decompositions on fixed dictionaries (simple and hybrid) were used to develop classifiers predicting each class separately based on the discrete cosine transform (DCT), discrete sine transform (DST), wavelet transform (DWT), Haar transform (DHT), and Dirac dictionary (DI) coupled with the orthogonal matching pursuit (OMP). This study demonstrates that sparse decomposition on joined adaptive dictionary to the classifier provides near ideal performance (i.e.: 99.99% accuracy, 99.99% security, and 99.99% reliability) far superior to that of a classifier has signal reconstruction based on the twenty separate fixed or adaptive dictionaries and classifiers based on machine learning engines (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN, and LSTM) implemented from HDSI indices extracted from the rotor speed database of the IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus, and IEEE 68 -bus test systems. However, the real-time replay time of the separate fixed/adaptive dictionaries is significantly lower (by 30-40%) than that observed for the adaptive dictionary with joint classifier/SLOD, and modern machine learning algorithms using HDSI-like attributes as inputs

Analyse et caractérisation temps réel de vidéos chirurgicales. Application à la chirurgie de la cataracte

Huge amounts of medical data are recorded every day. Those data could be very helpful for medical practice. The LaTIM has acquired solid know-how about the analysis of those data for decision support. In this PhD thesis, we propose to reuse annotated surgical videos previously recorded and stored in a dataset, for computer-aided surgery. To be able to provide relevant information, we first need to recognize which surgical gesture is being performed at each instant of the surgery, based on the monitoring video. This challenging task is the aim of this thesis. We propose an automatic solution to analyze cataract surgeries, in real time, while the video is being recorded. A content based video retrieval (CBVR) method is used to categorize the monitoring video, in combination with a statistical model of the surgical process to bring contextual information. The system performs an on-line analysis of the surgical process at two levels of description for a complete and precise analysis. The methods developed during this thesis have been evaluated in a dataset of cataract surgery videos collected at Brest University Hospital. Promising results were obtained for the automatic analysis of cataract surgeries and surgical gesture recognition. The statistical model allows an analysis which is both fine-tuned and comprehensive. The general approach proposed in this thesis could be easily used for computer aided surgery, by providing recommendations or video sequence examples. The method could also be used to annotate videos for indexing purposes.L'objectif de cette thèse est de fournir aux chirurgiens des aides opératoires en temps réel. Nous nous appuyons pour cela sur des vidéos préalablement archivées et interprétées. Pour que cette aide soit pertinente, il est tout d'abord nécessaire de reconnaître, à chaque instant, le geste pratiqué par le chirurgien. Ce point est essentiel et fait l'objet de cette thèse. Différentes méthodes ont été développées et évaluées, autour de la reconnaissance automatique du geste chirurgical. Nous nous sommes appuyés sur des méthodes de catégorisation (recherche des cas les plus proches basée sur l'extraction du contenu visuel) et des modèles statistiques du processus chirurgical. Les réflexions menées ont permis d'aboutir à une analyse automatique de la chirurgie à plusieurs niveaux de description. L'évaluation des méthodes a été effectuée sur une base de données de vidéos de chirurgies de la cataracte, collectées grâce à une forte collaboration avec le service d'ophtalmologie du CHRU de Brest. Des résultats encourageants ont été obtenus pour la reconnaissance automatique du geste chirurgical. Le modèle statistique multi-échelles développé permet une analyse fine et complète de la chirurgie. L'approche proposée est très générale et devrait permettre d'alerter le chirurgien sur les déroulements opératoires à risques, et lui fournir des recommandations en temps réel sur des conduites à tenir reconnues. Les méthodes développées permettront également d'indexer automatiquement des vidéos chirurgicales archivées