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Développement d'une nouvelle approche basée objets pour l'extraction automatique de l'information géographique en milieu urbain à partir des images satellitaires à très haute résolution spatiale
Résumé: L'importance de l'information géographique est indéniable pour des prises de décision efficaces dans le milieu urbain. Toutefois, sa disponibilité n'est pas toujours évidente. Les images satellitaires à très résolution spatiale (THRS) constituent une source intéressante pour l'acquisition de ces informations. Cependant, l'extraction de l'information géographique à partir de ces images reste encore problématique. Elle fait face, d'une part, aux spécificités du milieu urbain et celles des images à THRS et d'autre part, au manque de méthodes d'analyse d'images adéquates. Le but de la présente étude est de développer une nouvelle approche basée objets pour l'extraction automatique de l'information géographique en milieu urbain à partir des images à THRS. L'approche proposée repose sur une analyse d'image basée objets. Deux étapes principales sont identifiées : le passage des pixels aux primitives objets et le passage des primitives aux objets finaux. La première étape est assurée par une nouvelle approche de segmentation multispectrale non paramétrée. Elle se base sur la coopération entre les segmentations par régions et par contours. Elle utilise un critère d'homogénéité spectrale dont le seuil est déterminé d'une manière adaptive et automatique. Le deuxième passage part des primitives objets créées par segmentation. Elle utilise une base de règles floues qui traduisent la connaissance humaine utilisée pour l'interprétation des images. Elles se basent sur les propriétés des objets des classes étudiées. Des connaissances de divers types sont prises en considération (spectrales, texturales, géométriques, contextuelles). Les classes concernées sont : arbre, pelouse, sol nu et eau pour les classes naturelles et bâtiment, route, lot de stationnement pour les classes anthropiques. Des concepts de la théorie de la logique floue et celle des possibilités sont intégrés dans le processus d'extraction. Ils ont permis de gérer la complexité du sujet étudié, de raisonner avec des connaissances imprécises et d'informer sur la précision et la certitude des objets extraits. L'approche basée objets proposée a été appliquée sur des extraits d'images Ikonos et Quickbird. Un taux global de 80 % a été observé. Les taux de bonne extraction trouvés pour les classes bâtiment, route et lots de stationnement sont de l'ordre de 81 %, 75 % et 60 % respectivement. Les résultats atteints sont intéressants du moment que la même base des règles a été utilisée. L'aspect original réside dans le fait que son fonctionnement est totalement automatique et qu'elle ne nécessite ni données auxiliaires ni zones d'entraînement. Tout le long des différentes étapes de l'approche, les paramètres et les seuils nécessaires sont déterminés de manière automatique. L'approche peut être transposable sur d'autres sites d'étude. L'approche proposée dans le cadre de ce travail constitue une solution intéressante pour l'extraction automatique de l'information géographique à partir des images à THRS.||Abstract: The importance of the geographical information is incontestable for efficient decision making in urban environment. But, it is not always available.The very high spatial resolution (VHSR) satellite images constitute an interesting source of this information. However, the extraction of the geographical information from these images is until now problematic.The goal of the present study is to develop a new object-based approach for automatic extraction of geographical information in urban environment from very high spatial resolution images.The proposed approach is object-based image analysis. There are two principal steps: passage of pixels to object primitives and passage of primitives to final objects.The first stage uses a new multispectrale cooperative segmentation approach. Cooperation between region and edge information is exploited. Segments are created with respect to their spectral homogeneity.The threshold is adaptive and its determination is automatic.The second passage leaves from object primitives created by segmentation. Fuzzy rule base is generated from the human knowledge used for image interpretation. Several kinds of object proprieties are integrated (spectral, textural, geometric, and contextual).The concerned classes are trees, grass, bare soil and water as natural classes and building, road, parking lot as man made classes. Fuzzy logic and possibilities theories are integrated in the process of extraction. They permitted to manage the complexity of the studied objects, to reason with imprecise knowledge and to inform on precision and certainty of the extracted objects.The approach has been applied with success on various subsets of Ikonos and Quickbird images.The global extraction accuracy was about 80%.The object-based approach was able to extract buildings, roads and parking lots in urban areas with of 81%, 75% and 60% extraction accuracies respectively.The results are interesting with regard to that the same rule base was used.The original aspect resides in the fact that the approach is completely automatic and no auxiliary data or training areas are required. Along the different stages of the approach, the parameters and the thresholds are determined automatically. This allows the transposability of the approach on others VHRS images.The present approach constitutes an interesting solution for automatic extraction of the geographical information from VHSR satellite images
Perceptual integration and episodic memory in Alzheimer's disease
Binding (i.e., to link different components together) is a key mechanism for episodic memory formation. Normal aging is characterized by a decrease in episodic memory for associations. However, associative memory performance can be improved and age-related differences can even be suppressed when associations are unitized, that is when they are encoded as an integrated whole. A previous study in Alzheimer's disease (AD) showed that patients do not benefit from this particular type of encoding in episodic memory, so that their performance for unitized representations remains very poor. The aim of the current study was to assess whether the unitization mechanism itself (i.e., to integrate components into a whole) is impaired in AD or whether a global memory impairment affects all kinds of representations (unitized and non-unitized). We evaluated this hypothesis in fifteen mild Alzheimer patients and twenty healthy control participants. To systematically increase the demands on unitization, pictures of objects and animals were either left intact, separated into two fragments, or separated into four fragments. Participants viewed the pictures and had to unitize them first in order to recognize it and judge whether it would fit into a shoebox. In a subsequent recognition test where all pictures were intact, they had to retrieve pictures they saw earlier. An analysis of correct recognition of studied pictures showed a significant interaction between group and fragmentation level, indicating a decrease in Alzheimer patients’ performance compared to control participants for pictures that were fragmented at study but not for pictures that were intact at encoding. These findings suggest that the perceptual mechanism of unitization of fragmented stimuli is impaired in Alzheimer's disease
Les propriétés grammaticales du genre de l'offre d'emploi aux fondements d'une méthode de classement automatique.
Nous présentons un projet de fouille de textes qui vise à développer une méthode de classement automatique d'offres d'emploi et d'identification des impératifs de compétences ; la méthode s'appuie sur l'étude des termes au sein de constructions grammaticales prototypiques (Bourrigault et Jacquemin, 2000 ; Tutin, 2007) permettant de saisir la sémantique lexicale et ce d'autant mieux au sein de l'horizon interprétatif défini par un genre spécifique (Condamines, 2006). Notre corpus se compose de 13375 offres d'emploi couvrant l'ensemble des métiers et secteurs, et annotées automatiquement en dépendances suivant une technique décrite dans (De La Clergerie et al., 2009 ; Erk & Padó, 2008 ; Padó & Lapata, 2007). Les patrons relevés, qui associent un jargon des ressources humaines et un lexique spécifique au métier concerné, permettent de distinguer les " compétences " d'autres classes de locutions emblématiques (par ex. l'intitulé du poste etc.) (Loth, 2010), ainsi que de classer les compétences (savoir-faire, personnalité, formation etc.). L'étude questionne ainsi la caractérisation multi-dimensionnelle des genres (Biber, 1988, 1993 ; Malrieu & Rastier, 2001 ; Rastier, 2001) et les liens entre syntaxe et sémantique (paradigmes constructionnels typiques et sémantique résultante)
LORESA : un système de recommandation d'objets d'apprentissage basé sur les annotations sémantiques
Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
Fusion d'images optique et radar à haute résolution pour la mise à jour de bases de données cartographiques
Cette thèse se situe dans le cadre de l'interprétation d'images satellite à haute résolution, et concerne plus spécifiquement la mise à jour de bases de données cartographiques grâce à des images optique et radar à haute résolution. Cette étude présente une chaîne de traitement générique pour la création ou la mise à jour de bases de données représentant les routes ou les bâtiments en milieu urbain. En fonction des données disponibles, différents scénarios sont envisagés. Le traitement est effectué en deux étapes. D'abord nous cherchons les objets qui doivent être retirés de la base de données. La seconde étape consiste à rechercher dans les images de nouveaux objets à ajouter dans la base de données. Pour réaliser ces deux étapes, des descripteurs sont construits dans le but de caractériser les objets d'intérêt dans les images d'entrée. L'inclusion ou élimination des objets dans la base de données est basée sur un score obtenu après fusion des descripteurs dans le cadre de la théorie de Dempster-Shafer. Les résultats présentés dans cette thèse illustrent l'intérêt d'une fusion multi-capteurs. De plus l'intégration aisée de nouveaux descripteurs permet à la chaîne d'être améliorable et adaptable à d'autres objets. ABSTRACT : This work takes place in the framework of high resolution remote sensing image analysis. It focuses on the issue of cartographic database creation or updating with optical and SAR images. The goal of this work is to build a generic processing chain to update or create a cartographic database representing roads and buildings in built-up areas. According to available data, various scenarios are foreseen. The proposed processing chain is composed of two steps. First, if a database is available, the presence of each database object is checked in the images. The second step consist of looking for new objects that should be included in the database. To determine if an object should be present in the updated database, relevant features are extracted from images in the neighborhood of the considered object. Those features are based on caracteristics of roads and buildings in SAR and optical images. The object removal/inclusion in the DB is based on a score obtained by the fusion of features in the framework of the Dempster-Shafer evidence theory. Results highlight the interest of multi sensor fusion. Moreover the chosen framework allows the easy integration of new features in the processing chai
Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux
Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to
Recherche d'information dans les images de documents
L'image de document est un objet intelligible qui véhicule de l'information et qui est défini en fonction de son contenu. Cette thèse présente trois modèles de repérage d'information et de recherche d'images pertinentes à la requête d'un utilisateur.
Le premier modèle de repérage des zones informationnelles est basé sur l'analyse multi échelle traduisant le contraste visuel des régions sombres par rapport au fond de l'image. Chaque région extraite est définie à partir de son contenu et ses caractéristiques statistiques et géométriques. L'algorithme de classification automatique est amélioré par l'application de règles de production déduites des formes des objets extraits. Une première évaluation de l'extraction du texte, des logos et des photographies sur les images de l'équipe Média Team de l'Université de Washington (UW-1) montre des résultats encourageants.
Le deuxième modèle est basé sur le texte obtenu par Reconnaissance Optique de Caractères (OCR). Des erreurs-grammes et des règles de production modélisant les erreurs de reconnaissance de l'OCR sont utilisées pour l'extension des mots de la requête. Le modèle vectoriel est alors appliqué pour modéliser le texte OCR des images de documents et la requête pour la recherche d'information (RI). Un apprentissage sur les images Média Team (UW-2) et des tests sur un millier d'images Web ont validé cette approche. Les résultats obtenus indiquent une nette amélioration comparés aux méthodes standards comme le modèle vectoriel sans l'expansion de la requête et la méthode de recouvrement 3-grams.
Pour les zones non textuelles, un troisième modèle vectoriel, basé sur les variations des paramètres de l'opérateur multi-échelle SKCS(Separable Kernel with Compact Support) et une combinaison de classifieurs et d'analyse de sous-espace en composantes principales MKL (Multi-espace Karhunen-Loeve) est appliqué sur une base d'apprentissage d'images de documents de Washington University et de pages Web. Les expériences ont montré une supériorité de l'interprétation et la puissance des vecteurs d'indexations déduits de la classification et représentant les zones non textuelles de l'image.
Finalement, un système hybride d'indexation combinant les modèles textuels et non-textuels a été introduit pour répondre à des requêtes plus complexes portant sur des parties de l'image de documents telles un texte, une illustration, un logo ou un graphe. Les expériences ont montré la puissance d'interrogation par des mots ou des images requêtes et ont permis d'aboutir à des résultats encourageants dans la recherche d'images pertinentes qui surpassent ceux obtenus par les méthodes traditionnelles comme révèle une évaluation des rappels vs. précision conduite sur des requêtes portant sur des images de documents
Détection automatique des changements du bâti en milieu urbain sur des images à très haute résolution spatiale (Ikonos et QuickBird) en utilisant des données cartographiques numériques
The updating of cartographic databases in urban environments is a difficult and expensive task. It can be facilitated by an automatic change detection method. Several methods have been developed for medium and low spatial resolution images. These methods are not adapted for the very high spatial resolution images (VHSR) and are not applicable in urban environment. This study proposes a new method for change detection of buildings in urban environments from VHSR images and using existing digital cartographic data. The proposed methodology is composed of several stages. The existing knowledge on the buildings and the other urban objects are first modelled and saved in a knowledge base. All change detection rules are defined at this stage. Then, the image is segmented. The parameters of segmentation are computed thanks to the integration between the image and the geographical database (GDB). Thereafter, the segmented image is analyzed using the knowledge base to localize the segments where the change of building is likely to occur. The change detection rules are then applied on these segments to identify the segments that represent the changes of buildings. These changes represent the updates of buildings to add to the geographical database. Finally, the map representing changes is assessed before being integrated in the geographical database. The data used in this research concern the city of Sherbrooke (Quebec, Canada) and the city of Rabat (Morocco). For Sherbrooke, we used an Ikonos image acquired in October 2004, an Ikonos image acquired in July 2006 and a GDB at the scale of 1:20,000. For Rabat, a QuickBird image acquired in August 2004 has been used with a GDB at the scale of 1:10,000. The results of tests on several zones are encouraging. Indeed, the rate of good detection is of 90%. Concerning the geometric precision of detection, the mean error is 3 m for Ikonos and 2 m for QuickBird. The proposed method presents some limitations on the detection of the exact contours of the buildings. It could be improved by including a shape post-analysis of detected buildings. The proposed method can be integrated in a cartographic update process or as a method for the quality assessment of a topographic database
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