A robust dynamic classifier selection approach for hyperspectral images with imprecise label information

Supervised hyperspectral image (HSI) classification relies on accurate label information. However, it is not always possible to collect perfectly accurate labels for training samples. This motivates the development of classifiers that are sufficiently robust to some reasonable amounts of errors in data labels. Despite the growing importance of this aspect, it has not been sufficiently studied in the literature yet. In this paper, we analyze the effect of erroneous sample labels on probability distributions of the principal components of HSIs, and provide in this way a statistical analysis of the resulting uncertainty in classifiers. Building on the theory of imprecise probabilities, we develop a novel robust dynamic classifier selection (R-DCS) model for data classification with erroneous labels. Particularly, spectral and spatial features are extracted from HSIs to construct two individual classifiers for the dynamic selection, respectively. The proposed R-DCS model is based on the robustness of the classifiers’ predictions: the extent to which a classifier can be altered without changing its prediction. We provide three possible selection strategies for the proposed model with different computational complexities and apply them on three benchmark data sets. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms the individual classifiers it selects from and is more robust to errors in labels compared to widely adopted approaches

Learning in Dynamic Data-Streams with a Scarcity of Labels

Analysing data in real-time is a natural and necessary progression from traditional data mining. However, real-time analysis presents additional challenges to batch-analysis; along with strict time and memory constraints, change is a major consideration. In a dynamic stream there is an assumption that the underlying process generating the stream is non-stationary and that concepts within the stream will drift and change over time. Adopting a false assumption that a stream is stationary will result in non-adaptive models degrading and eventually becoming obsolete. The challenge of recognising and reacting to change in a stream is compounded by the scarcity of labels problem. This refers to the very realistic situation in which the true class label of an incoming point is not immediately available (or will never be available) or in situations where manually labelling incoming points is prohibitively expensive. The goal of this thesis is to evaluate unsupervised learning as the basis for online classification in dynamic data-streams with a scarcity of labels. To realise this goal, a novel stream clustering algorithm based on the collective behaviour of ants (Ant Colony Stream Clustering (ACSC)) is proposed. This algorithm is shown to be faster and more accurate than comparative, peer stream-clustering algorithms while requiring fewer sensitive parameters. The principles of ACSC are extended in a second stream-clustering algorithm named Multi-Density Stream Clustering (MDSC). This algorithm has adaptive parameters and crucially, can track clusters and monitor their dynamic behaviour over time. A novel technique called a Dynamic Feature Mask (DFM) is proposed to ``sit on top’’ of these stream-clustering algorithms and can be used to observe and track change at the feature level in a data stream. This Feature Mask acts as an unsupervised feature selection method allowing high-dimensional streams to be clustered. Finally, data-stream clustering is evaluated as an approach to one-class classification and a novel framework (named COCEL: Clustering and One class Classification Ensemble Learning) for classification in dynamic streams with a scarcity of labels is described. The proposed framework can identify and react to change in a stream and hugely reduces the number of required labels (typically less than 0.05% of the entire stream)

Dynamic Ensemble Selection Approach for Hyperspectral Image Classification With Joint Spectral and Spatial Information

International audienceAccurate generation of a land cover map using hyperspectral data is an important application of remote sensing. Multiple classifier system (MCS) is an effective tool for hyperspec-tral image classification. However, most of the research in MCS addressed the problem of classifier combination, while the potential of selecting classifiers dynamically is least explored for hyper-spectral image classification. The goal of this paper is to assess the potential of dynamic classifier selection/dynamic ensemble selection (DCS/DES) for classification of hyperspectral images, which consists in selecting the best (subset of) optimal classifier(s) relative to each input pixel by exploiting the local information content of the image pixel. In order to have an accurate as well as com-putationally fast DCS/DES, we proposed a new DCS/DES framework based on extreme learning machine (ELM) regression and a new spectral–spatial classification model, which incorporates the spatial contextual information by using the Markov random field (MRF) with the proposed DES method. The proposed classification framework can be considered as a unified model to exploit the full spectral and spatial information. Classification experiments carried out on two different airborne hyperspectral images demonstrate that the proposed method yields a significant increase in the accuracy when compared to the state-of-the-art approaches

Handling Concept Drift in the Context of Expensive Labels

Machine learning has been successfully applied to a wide range of prediction problems, yet its application to data streams can be complicated by concept drift. Existing approaches to handling concept drift are overwhelmingly reliant on the assumption that it is possible to obtain the true label of an instance shortly after classification at a negligible cost. The aim of this thesis is to examine, and attempt to address, some of the problems related to handling concept drift when the cost of obtaining labels is high. This thesis presents Decision Value Sampling (DVS), a novel concept drift handling approach which periodically chooses a small number of the most useful instances to label. The newly labelled instances are then used to re-train the classifier, an SVM with a linear kernel, to handle any change in concept that might occur. In this way, only the instances that are required to keep the classifier up-to-date are labelled. The evaluation of the system indicates that a classifier can be kept up-to-date with changes in concept while only requiring 15% of the data stream to be labelled. In a data stream with a high throughput this represents a significant reduction in the number of labels required. The second novel concept drift handling approach proposed in this thesis is Confidence Distribution Batch Detection (CDBD). CDBD uses a heuristic based on the distribution of an SVM’s confidence in its predictions to decide when to rebuild the clas- sifier. The evaluation shows that CDBD can be used to reliably detect when a change in concept has taken place and that concept drift can be handled if the classifier is rebuilt when CDBD sig- nals a change in concept. The evaluation also shows that CDBD obtains a considerable labels saving as it only requires labelled data when a change in concept has been detected. The two concept drift handling approaches deal with concept drift in a different manner, DVS continuously adapts the clas- sifier, whereas CDBD only adapts the classifier when a sizeable change in concept is suspected. They reflect a divide also found in the literature, between continuous rebuild approaches (like DVS) and triggered rebuild approaches (like CDBD). The final major contribution in this thesis is a comparison between continuous and triggered rebuild approaches, as this is an underexplored area. An empirical comparison between representative techniques from both types of approaches shows that triggered rebuild works slightly better on large datasets where the changes in concepts occur infrequently, but in general a continuous rebuild approach works the best

Contributions to learning Bayesian network models from weakly supervised data: Application to Assisted Reproductive Technologies and Software Defect Classification

162 p.Las técnicas de análisis de datos permitenextraer información de un conjunto de datos. Hoy en día, con la explosión delas nuevas tecnologías, el enorme volumen de datos que una amplia variedadde dispositivos recogen y almacenan no puede ser procesado por medio de lastécnicas clásicas de análisis de datos. Para afrontar esta tarea, la minería dedatos y el aprendizaje automático son dos campos dentro de la inteligenciaartificial que desarrollan métodos computacionales de análisis de datos queaprovechan la capacidad de procesamiento de los ordenadores modernos.Las técnicas de clasificación supervisada se enmarcan dentro del campodel aprendizaje automático. En un problema de clasificación, existe un conjuntode posibles categorías a una de las cuales se asigna cada uno de los casosdel problema. En este contexto, se entiende por aprendizaje el proceso de inferirel mapeo de casos y categorías que se observa en el problema original apartir de un conjunto de casos de ejemplo. Estas técnicas de clasificación sedicen ¿supervisadas¿ porque dicho conjunto de ejemplos lo forman casos delproblema que han sido previamente asignados, uno a uno, a sus respectivascategorías. De esta manera, las técnicas de clasificación supervisada infierenel mapeo a partir de un conjunto de ejemplos completamente categorizado(o etiquetado) y construyen un clasificador que, dado un nuevo caso del problemaaún sin categorizar, es capaz de predecir su pertenencia a una de lasposibles categorías.En esta tesis se explora el problema de la clasificación supervisada cuandolos ejemplos que se aportan no están completamente categorizados. Elconjunto de trabajos que estudian la posibilidad de aprender un clasificadoren este tipo de escenarios son globalmente conocidos como clasificacióndébilmente supervisada o parcialmente etiquetada. El problema clásico declasificación semi-supervisada, donde sólo un subconjunto de los ejemplos estácategorizado, es uno de los primeros ejemplos de este tipo de problemas.Recientemente, el intento de resolver cada vez problemas de clasificaciónpor medio de técnicas de clasificación supervisada ha hecho patente que laobtención de un conjunto de datos completamente supervisado es con frecuenciaimposible o extremadamente difícil. Ante esta situación, diferentesinvestigadores han propuesto técnicas de clasificación débilmente supervisadaespecíficas que les permiten aprovechar toda la información de supervisiónque han podido recoger para su conjunto de ejemplos. La amplia variedadde restricciones que han impedido a los diferentes investigadores recoger unconjunto de ejemplos totalmente categorizado ha multiplicado el número deproblemas de clasificación débilmente supervisada presentados recientementeen la literatura junto con las soluciones propuestas para resolverlos.Nuestra primera propuesta en esta tesis es precisamente una ordenaciónnovedosa del espectro de problemas de clasificación débilmente supervisada.Se trata de una taxonomía con tres ejes donde cada uno de los cuales representauna característica fundamental a la hora de describir un problema declasificación débilmente supervisada. Todos los problemas se pueden identificarpor el tipo de información parcial de supervisión con que se categorizanlos ejemplos con que se aprende el clasificador. Además, en un segundo eje sediscute y visualiza la existencia de problemas de clasificación que permitenal clasificador, una vez aprendido, aprovechar cierta información parcial desupervisión de los ejemplos que debe predecir. El tercer eje de la taxonomíasepara los diferentes problemas según lo que se entiende en cada casoconcreto por ejemplo y categoría. Esta organización del estado del arte permitedescubrir las similitudes y diferencias entre los diferentes problemas declasificación. Alternativamente, el uso de esta taxonomía permite detectar ycaracterizar áreas por explorar, las cuales podrían representar nuevos problemasque todavía no han sido estudiados en la literatura relacionada.La taxonomía propuesta establece un marco general que cubre los diferentesproblemas estudiados en esta tesis. Hasta cuatro problemas diferentes declasificación débilmente supervisada han sido considerados. Todas nuestraspropuestas para abordarlos se basan en el aprendizaje de modelos de clasificaciónprobabilista, en concreto los clasificadores basados en redes Bayesianas(BNCs, por sus siglas en inglés). Esta familia de clasificadores está basadaen la sólida teoría matemática de las redes Bayesianas y los modelos gráficosprobabilísticos. Nuestras técnicas para aprender este tipo de clasificadoresusando un conjunto de datos débilmente supervisado se basan en una estrategiaiterativa conocida como EM (del inglés, expectation-maximization).Una adaptación de esta estrategia clásica para lidiar con la información parcialde supervisión disponible en cada problema estudiado está en la base delas propuestas metodológicas.Aparte de la taxonomía, esta tesis contiene otros cuatro trabajos de investigaciónnovedosos. Dos de ellos son contribuciones metolodógicas que resuelvensendos problemas de clasificación débilmente supervisada: el aprendizajea partir de proporciones de etiquetas (LLP, por sus siglas en inglés) y elaprendizaje con ejemplos etiquetados por múltiples anotadores (CrL).El problema LLP se caracteriza por un conjunto de ejemplos, el cual noha podido ser categorizado, que se divide en subconjuntos. Para cada subconjunto,la información de supervisión de la que se dispone consiste en laproporción de ejemplos que pertenece a cada una de las categorías (etiquetas)posibles. En nuestro trabajo, se considera el coste del aprendizaje en losdiferentes escenarios de este problema de clasificación. Hasta cuatro versionesde un método basado en la estrategia EM, los cuales tratan la incertidumbreen el etiquetado del problema de diversas maneras, son propuestos. Laestrategia EM permite, iterativamente, aprender un modelo a la vez que sedescubre la imputación idónea para las etiquetas de los ejemplos provistos.La primera versión propuesta imputa la etiqueta más probable (de acuerdocon el modelo actual) para cada ejemplo. Una segunda versión, probabilista,asigna cada ejemplo a cada una de las posibles etiquetas con la probabilidadque el modelo devuelve para esa combinación de ejemplo y categoría. La terceraversión está diseñada para lidiar con los escenarios del problema máscostosos, realizando una imputación probabilista aproximada mediante unproceso MCMC (del inglés Markov Chain Monte Carlo). La última versión,la cual se ha demostrado que es la más eficiente y sin diferencias significativascon respecto a la versión probabilista exacta (2), es una combinación de lasversiones 2 y 3 que sólo lleva a cabo la aproximación MCMC en caso de que elcoste de la imputación exacta supere cierto umbral. Este trabajo incluye unestudio experimental de la estabilidad del método ante escenarios del problemacada vez más costosos, así como una comparativa con dos propuestas delestado del arte, ante las cuales nuestro método muestra un comportamientocompetitivo.En la segunda contribución metodológica estudiamos el problema CrL. Eneste caso, la etiqueta real de cada ejemplo es desconocida, pero se disponede las diferentes categorías propuestas por múltiples anotadores de credi-bilidad cuestionable (los anotadores no siempre anotan la etiqueta real delejemplo en cuestión). En este trabajo, estudiamos la robustez de dos estrategiasbásicas que ofrecen resultados competitivos en escenarios del problemabien informados (los anotadores, abundantes en número, son suficientementecompetentes). Centrado en escenarios poco informados, hemos propuestoun método que aprende clasificadores multidimensionales (a cada ejemplo lecorresponde una categoría simultáneamente en diferentes clasificaciones). Unconjunto de pesos codifica la fiabilidad de cada anotador en cada dimensión oglobalmente. Este conjunto de pesos es actualizado iterativamente usando laestrategia EM mediante una de estas dos posibles configuraciones: de acuerdoa la tasa de acierto del anotador considerando las etiquetas predichas porel modelo recientemente aprendido como las reales, o bien, usando la mediade las probabilidades asignadas por el modelo a cada par caso-categoríasetiquetado por el anotador. Mediante una completa experimentación, la configuracióndel método que obtiene mejores resultados ha sido identificada.Además, se ha testado la capacidad del método propuesto para recuperar lafiabilidad real de cada anotador en entornos simulados y se ha comparado endiferentes escenarios con las estrategias básicas estudiadas.La última parte de la tesis consiste en dos trabajos de investigación aplicados,los cuales nos han permitido testar nuestras propuestas metodológicasen entornos reales. El primero de ellos, un estudio de la aplicación de técnicasde clasificación débilmente supervisada para mejorar la tasa de éxito entratamientos de reproducción asistida, ha sido llevado a cabo en colaboracióncon la Unidad de Reproducción Asistida del Hospital Donostia (Gipuzkoa).En el segundo caso, un problema de clasificación de defectos de software extraídosde la plataforma oficial de seguimiento de errores/fallos del softwareCompendium ha sido abordado desde el punto de vista de un problema CrL.El problema de las tecnologías de reproducción asistida (ARTs, por susiglas en inglés) se trata de un ejemplo claro de clasificación débilmente supervisadadebido a la imposibilidad de monitorizar el proceso completo de lareproducción asistida; concretamente, entre la transferencia del óvulo fecundadohasta su implantación e inicio del proceso de gestación. En realidad, latarea es doble. Por un lado, se afronta la tarea de identificar el tratamientoindividualizado para cada mujer (pareja) que maximiza la probabilidad deembarazo. Asimismo, también se aborda la selección de los embriones másprometedores (obtenidos tras extraer y fecundar los óvulos, y cultivarlos hastala formación de embriones). Ambas tareas adquieren un matiz diferente sise consideran antes o después de la transferencia de los embriones al úterode la paciente ¿es entonces cuando se pierde la capacidad de monitorizarel proceso¿ pues la información de supervisión disponible es diferente. Así,cuatro aproximaciones diferentes han sido usadas para resolver parcialmentediferentes aristas de este problema. La primera, predecir la probabilidad deque un tratamiento acabe en embarazo, se ha modelado mediante un problemade clasificación supervisada clásico. Así, técnicas estándar de aprendizajede BNCs han podido ser utilizadas. La segunda aproximación, predecir la posibilidadde que un embrión se implante (e induzca un embarazo), se modelamediante el problema LLP. La metodología presentada en esta misma tesisha sido usada para abordar este problema. Las dos siguientes aproximacionesson equivalentes a las dos anteriores, pero evitan el proceso de implantaciónmodelando un evento del proceso ART previo a la transferencia. Así, la tercerapredice si un tratamiento se ha configurado de una manera idónea paragestar un embarazo y se modela mediante un problema de aprendizaje conejemplos positivos y no-etiquetados (PU, por sus siglas en inglés). Una metodologíadesarrollada previamente en nuestro grupo de investigación paralidiar con este tipo de problemas ha sido aplicada. Finalmente, la cuartaaproximación, que anticipa si un embrión se desarrollará correctamente, hasido modelada mediante otro problema de clasificación débilmente supervisada:el aprendizaje con proporciones de ejemplos positivos y no-etiquetados(PUP), un problema que combina características de los problemas LLP yPU. Algunos resultados clínicamente relevantes se han derivado del análisisde un conjunto de datos recogido por la citada Unidad durante un períodode 18 meses. El rendimiento de los clasificadores aprendidos para predecirla viabilidad de un ciclo (tratamiento de ARTs) es prometedora. Se ha podidoconstatar experimentalmente que los datos referentes a la estimulacióny otros factores del tratamiento son relevantes a la hora de predecir la implantaciónde un embrión. Sin embargo, el proceso de implantación está lejosde ser completamente entendido. En consonancia, de los resultados obtenidostambién se desprende que los datos recogidos para elegir los embriones atransferir determinan más efectivamente el correcto desarrollo de los embrionesque su implantación en caso de ser transferido. De todas formas, el buendesarrollo del embrión es indiscutiblemente un requisito para que un embrióntransferido al útero de una mujer se implante. Por ello, una ordenación másprecisa de los embriones de acuerdo a su probabilidad de desarrollarse espresentada en este trabajo. Este ordenamiento podría ser asimismo usado enun nuevo criterio de selección de embriones a transferir.Del campo de la ingeniería del software nos llega la segunda aplicaciónpráctica, el estudio de la cual constituye la quinta y última contribución deesta tesis. Un conjunto de ejemplos de defectos del software Compendiumregistrados por los usuarios en su sistema de seguimiento de errores ha sidoobtenido y etiquetado por un grupo de anotadores. El etiquetado de este tipode problemas de ingeniería del software es típicamente una tarea subjetivaque implica numerosas y habituales contradicciones entre diferentes anotadores.Por lo tanto, esta aplicación ha sido modelada como un problema CrL conmúltiples clases (categorías) desbalanceadas (no todas aparecen con la mismafrecuencia) y abordado mediante una adaptación de la metodología propuestaen esta misma tesis para el problema CrL. Ésta es una aproximación alproblema de clasificación de defectos novedosa en la literatura relacionada.Además, la metodología de aprendizaje propuesta anteriormente se ha combinadocon dos técnicas ampliamente utilizadas por la comunidad que intentanlidiar con dos dificultades añadidas que caracterizan a esta aplicación real:por un lado, una estrategia que descompone en subproblemas binarios el problemaoriginal con múltiples clases (conocida como weighted OvO) y, por elotro, una técnica de muestreo que intenta mitigar los efectos del desbalanceode las clases (conocida como SMOTEBoost). Estas técnicas han sido exitosamenteadaptadas al entorno CrL. Las diferentes estrategias consideradas hansido testadas en un completo conjunto de experimentos. Para poder valorarel rendimiento de los modelos aprendidos se implementa una de las estrategiasbásicas más robustas, el voto mayoritario (MV, por sus siglas en inglés).Esta estrategia asigna a cada ejemplo la clase mayoritariamente etiquetadapor el conjunto de anotadores, convirtiendo el problema CrL en un problemaclásico de clasificación supervisada para el cual se pueden usar metodologíasestándar de aprendizaje. En general, se aprecia que las metodologías propuestasson competitivas ante la estrategia MV. Cada estrategia cumple sufunción y, de esta manera, se puede observar que el SMOTEBoost adaptadosacrifica en parte el rendimiento global (menor tasa de acierto) para mejorarel rendimiento al predecir las clases minoritarias. La metodología propuestapara el problema CrL es competitiva también para problemas con múltiplesclases, como puede apreciarse en el hecho de que los resultados del weightedOvO rara vez mejoran los de nuestra metodología por sí sola

Active Learning for Text Classification

Text classification approaches are used extensively to solve real-world challenges. The success or failure of text classification systems hangs on the datasets used to train them, without a good dataset it is impossible to build a quality system. This thesis examines the applicability of active learning in text classification for the rapid and economical creation of labelled training data. Four main contributions are made in this thesis. First, we present two novel selection strategies to choose the most informative examples for manually labelling. One is an approach using an advanced aggregated confidence measurement instead of the direct output of classifiers to measure the confidence of the prediction and choose the examples with least confidence for querying. The other is a simple but effective exploration guided active learning selection strategy which uses only the notions of density and diversity, based on similarity, in its selection strategy. Second, we propose new methods of using deterministic clustering algorithms to help bootstrap the active learning process. We first illustrate the problems of using non-deterministic clustering for selecting initial training sets, showing how non-deterministic clustering methods can result in inconsistent behaviour in the active learning process. We then compare various deterministic clustering techniques and commonly used non-deterministic ones, and show that deterministic clustering algorithms are as good as non-deterministic clustering algorithms at selecting initial training examples for the active learning process. More importantly, we show that the use of deterministic approaches stabilises the active learning process. Our third direction is in the area of visualising the active learning process. We demonstrate the use of an existing visualisation technique in understanding active learning selection strategies to show that a better understanding of selection strategies can be achieved with the help of visualisation techniques. Finally, to evaluate the practicality and usefulness of active learning as a general dataset labelling methodology, it is desirable that actively labelled dataset can be reused more widely instead of being only limited to some particular classifier. We compare the reusability of popular active learning methods for text classification and identify the best classifiers to use in active learning for text classification. This thesis is concerned using active learning methods to label large unlabelled textual datasets. Our domain of interest is text classification, but most of the methods proposed are quite general and so are applicable to other domains having large collections of data with high dimensionality

Adaptive classifier ensembles for face recognition in video-surveillance

Lors de l’implémentation de systèmes de sécurité tels que la vidéo-surveillance intelligente, l’utilisation d’images de visages présente de nombreux avantages par rapport à d’autres traits biométriques. En particulier, cela permet de détecter d’éventuels individus d’intérêt de manière discrète et non intrusive, ce qui peut être particulièrement avantageux dans des situations comme la détection d’individus sur liste noire, la recherche dans des données archivées ou la ré-identification de visages. Malgré cela, la reconnaissance de visages reste confrontée à de nombreuses difficultés propres à la vidéo surveillance. Entre autres, le manque de contrôle sur l’environnement observé implique de nombreuses variations dans les conditions d’éclairage, la résolution de l’image, le flou de mouvement, l’orientation et l’expression des visages. Pour reconnaître des individus, des modèles de visages sont habituellement générés à l’aide d’un nombre limité d’images ou de vidéos de référence collectées lors de sessions d’inscription. Cependant, ces acquisitions ne se déroulant pas nécessairement dans les mêmes conditions d’observation, les données de référence représentent pas toujours la complexité du problème réel. D’autre part, bien qu’il soit possible d’adapter les modèles de visage lorsque de nouvelles données de référence deviennent disponibles, un apprentissage incrémental basé sur des données significativement différentes expose le système à un risque de corruption de connaissances. Enfin, seule une partie de ces connaissances est effectivement pertinente pour la classification d’une image donnée. Dans cette thèse, un nouveau système est proposé pour la détection automatique d’individus d’intérêt en vidéo-surveillance. Plus particulièrement, celle-ci se concentre sur un scénario centré sur l’utilisateur, où un système de reconnaissance de visages est intégré à un outil d’aide à la décision pour alerter un opérateur lorsqu’un individu d’intérêt est détecté sur des flux vidéo. Un tel système se doit d’être capable d’ajouter ou supprimer des individus d’intérêt durant son fonctionnement, ainsi que de mettre à jour leurs modèles de visage dans le temps avec des nouvelles données de référence. Pour cela, le système proposé se base sur de la détection de changement de concepts pour guider une stratégie d’apprentissage impliquant des ensembles de classificateurs. Chaque individu inscrit dans le système est représenté par un ensemble de classificateurs à deux classes, chacun étant spécialisé dans des conditions d’observation différentes, détectées dans les données de référence. De plus, une nouvelle règle pour la fusion dynamique d’ensembles de classificateurs est proposée, utilisant des modèles de concepts pour estimer la pertinence des classificateurs vis-à-vis de chaque image à classifier. Enfin, les visages sont suivis d’une image à l’autre dans le but de les regrouper en trajectoires, et accumuler les décisions dans le temps. Au Chapitre 2, la détection de changement de concept est dans un premier temps utilisée pour limiter l’augmentation de complexité d’un système d’appariement de modèles adoptant une stratégie de mise à jour automatique de ses galeries. Une nouvelle approche sensible au contexte est proposée, dans laquelle seules les images de haute confiance capturées dans des conditions d’observation différentes sont utilisées pour mettre à jour les modèles de visage. Des expérimentations ont été conduites avec trois bases de données de visages publiques. Un système d’appariement de modèles standard a été utilisé, combiné avec un module de détection de changement dans les conditions d’illumination. Les résultats montrent que l’approche proposée permet de diminuer la complexité de ces systèmes, tout en maintenant la performance dans le temps. Au Chapitre 3, un nouveau système adaptatif basé des ensembles de classificateurs est proposé pour la reconnaissance de visages en vidéo-surveillance. Il est composé d’un ensemble de classificateurs incrémentaux pour chaque individu inscrit, et se base sur la détection de changement de concepts pour affiner les modèles de visage lorsque de nouvelles données sont disponibles. Une stratégie hybride est proposée, dans laquelle des classificateurs ne sont ajoutés aux ensembles que lorsqu’un changement abrupt est détecté dans les données de référence. Lors d’un changement graduel, les classificateurs associés sont mis à jour, ce qui permet d’affiner les connaissances propres au concept correspondant. Une implémentation particulière de ce système est proposée, utilisant des ensembles de classificateurs de type Fuzzy-ARTMAP probabilistes, générés et mis à jour à l’aide d’une stratégie basée sur une optimisation par essaims de particules dynamiques, et utilisant la distance de Hellinger entre histogrammes pour détecter des changements. Les simulations réalisées sur la base de donnée de vidéo-surveillance Faces in Action (FIA) montrent que le système proposé permet de maintenir un haut niveau de performance dans le temps, tout en limitant la corruption de connaissance. Il montre des performances de classification supérieure à un système similaire passif (sans détection de changement), ainsi qu’a des systèmes de référence de type kNN probabiliste, et TCM-kNN. Au Chapitre 4, une évolution du système présenté au Chapitre 3 est proposée, intégrant des mécanismes permettant d’adapter dynamiquement le comportement du système aux conditions d’observation changeantes en mode opérationnel. Une nouvelle règle de fusion basée sur de la pondération dynamique est proposée, assignant à chaque classificateur un poids proportionnel à son niveau de compétence estimé vis-à-vis de chaque image à classifier. De plus, ces compétences sont estimées à l’aide des modèles de concepts utilisés en apprentissage pour la détection de changement, ce qui permet un allègement des ressources nécessaires en mode opérationnel. Une évolution de l’implémentation proposée au Chapitre 3 est présentée, dans laquelle les concepts sont modélisés à l’aide de l’algorithme de partitionnement Fuzzy C-Means, et la fusion de classificateurs réalisée avec une moyenne pondérée. Les simulation expérimentales avec les bases de données de vidéo-surveillance FIA et Chokepoint montrent que la méthode de fusion proposée permet d’obtenir des résultats supérieurs à la méthode de sélection dynamique DSOLA, tout en utilisant considérablement moins de ressources de calcul. De plus, la méthode proposée montre des performances de classification supérieures aux systèmes de référence de type kNN probabiliste, TCM-kNN et Adaptive Sparse Coding