Réseaux à fonctions de base radiales

18 pagesThis chapter presents the radial basis functions neural networks 5RBF). The approximation problem is posed, and the different approaches for RBF learning are described. Several applications of this model are given

Partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale par propagation d'affinité

The interest in hyperspectral image data has been constantly increasing during the last years. Indeed, hyperspectral images provide more detailed information about the spectral properties of a scene and allow a more precise discrimination of objects than traditional color images or even multispectral images. High spatial and spectral resolutions of hyperspectral images enable to precisely characterize the information pixel content. Though the potentialities of hyperspectral technology appear to be relatively wide, the analysis and the treatment of these data remain complex. In fact, exploiting such large data sets presents a great challenge. In this thesis, we are mainly interested in the reduction and partitioning of hyperspectral images of high spatial dimension. The proposed approach consists essentially of two steps: features extraction and classification of pixels of an image. A new approach for features extraction based on spatial and spectral tri-occurrences matrices defined on cubic neighborhoods is proposed. A comparative study shows the discrimination power of these new features over conventional ones as well as spectral signatures. Concerning the classification step, we are mainly interested in this thesis to the unsupervised and non-parametric classification approach because it has several advantages: no a priori knowledge, image partitioning for any application domain, and adaptability to the image information content. A comparative study of the most well-known semi-supervised (knowledge of number of classes) and unsupervised non-parametric methods (K-means, FCM, ISODATA, AP) showed the superiority of affinity propagation (AP). Despite its high correct classification rate, affinity propagation has two major drawbacks. Firstly, the number of classes is over-estimated when the preference parameter p value is initialized as the median value of the similarity matrix. Secondly, the partitioning of large size hyperspectral images is hampered by its quadratic computational complexity. Therefore, its application to this data type remains impossible. To overcome these two drawbacks, we propose an approach which consists of reducing the number of pixels to be classified before the application of AP by automatically grouping data points with high similarity. We also introduce a step to optimize the preference parameter value by maximizing a criterion related to the interclass variance, in order to correctly estimate the number of classes. The proposed approach was successfully applied on synthetic images, mono-component and multi-component and showed a consistent discrimination of obtained classes. It was also successfully applied and compared on hyperspectral images of high spatial dimension (1000 × 1000 pixels × 62 bands) in the context of a real application for the detection of invasive and non-invasive vegetation species.Les images hyperspectrales suscitent un intérêt croissant depuis une quinzaine d'années. Elles fournissent une information plus détaillée d'une scène et permettent une discrimination plus précise des objets que les images couleur RVB ou multi-spectrales. Bien que les potentialités de la technologie hyperspectrale apparaissent relativement grandes, l'analyse et l'exploitation de ces données restent une tâche difficile et présentent aujourd'hui un défi. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la réduction et de partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale. L'approche proposée se compose de deux étapes : calcul d'attributs et classification des pixels. Une nouvelle approche d'extraction d'attributs à partir des matrices de tri-occurrences définies sur des voisinages cubiques est proposée en tenant compte de l'information spatiale et spectrale. Une étude comparative a été menée afin de tester le pouvoir discriminant de ces nouveaux attributs par rapport aux attributs classiques. Les attributs proposés montrent un large écart discriminant par rapport à ces derniers et par rapport aux signatures spectrales. Concernant la classification, nous nous intéressons ici au partitionnement des images par une approche de classification non supervisée et non paramétrique car elle présente plusieurs avantages: aucune connaissance a priori, partitionnement des images quel que soit le domaine applicatif, adaptabilité au contenu informationnel des images. Une étude comparative des principaux classifieurs semi-supervisés (connaissance du nombre de classes) et non supervisés (C-moyennes, FCM, ISODATA, AP) a montré la supériorité de la méthode de propagation d'affinité (AP). Mais malgré un meilleur taux de classification, cette méthode présente deux inconvénients majeurs: une surestimation du nombre de classes dans sa version non supervisée, et l'impossibilité de l'appliquer sur des images de grande taille (complexité de calcul quadratique). Nous avons proposé une approche qui apporte des solutions à ces deux problèmes. Elle consiste tout d'abord à réduire le nombre d'individus à classer avant l'application de l'AP en agrégeant les pixels à très forte similarité. Pour estimer le nombre de classes, la méthode AP utilise de manière implicite un paramètre de préférence p dont la valeur initiale correspond à la médiane des valeurs de la matrice de similarité. Cette valeur conduisant souvent à une sur-segmentation des images, nous avons introduit une étape permettant d'optimiser ce paramètre en maximisant un critère lié à la variance interclasse. L'approche proposée a été testée avec succès sur des images synthétiques, mono et multi-composantes. Elle a été également appliquée et comparée sur des images hyperspectrales de grande taille spatiale (1000 × 1000 pixels × 62 bandes) avec succès dans le cadre d'une application réelle pour la détection des plantes invasives

Développement des algorithmes pour l’automatisation de la classification des données utilisant les réseaux de neurones probabilistes (PNN). Application à l’analyse, la catégorisation et la cartographie des images de télédétection.

The main topic of this thesis is modeling and classification for analyzing and processing digital data. Our objective is the realization of a set of algorithms to automate data classification using probabilistic neural networks (PNN). The considered data are remote sensing images.We propose a novel procedure for automatic classification based on PNN. We used unsupervised methods to search for classes in the learning phase; we built a function to validate classes inspired from fuzzy clustering techniques and we adapted our procedure to be applied on multidimensional data such as satellite images. Before applying this approach toremote sensing images, we conducted a series of tests on various types of synthetic and real data. These tests have produced very convincing results in comparison to usual unsupervised methods.We applied our algorithm in order to build land cover maps from satellite images. So, we have to analyze high spatial resolution images representing the study area for identifying all existing vegetation patterns. The classification is applied on sequence of NDVI time series data derived from satellite images. The aim is to test all of the developed algorithms on realcases to highlight their performance. These tests have demonstrated once again that the proposed approaches are entirely capable to produce successful classification. In semi-arid regions such as the region of Marrakech Tensift El Haouz, mapping land cover contributes extremely in evapotranspiration flow estimation used for water management.Le thème principal de cette thèse est la modélisation et la classification pour l’analyse et le traitement de l’information contenue dans les données numériques. Notre contribution est la réalisation d’un ensemble d’algorithmes pour l’automatisation de la classification des données en utilisant les réseaux de neurones probabilistes (PNN). Les données considérées sont les images de télédétection. Cette thèse s’adresse non seulement aux numériciens et spécialistes du traitement des images, mais aussi aux chercheurs et praticiens dans plusieurs domaines tels que la télédétection qui utilisent la classification des données en général et l’analyse de l’information pour la modélisation en particulier. Nous proposons une nouvelle procédure de classification automatique fondée sur les PNN. Nous avons utilisé des méthodes non supervisées pour la recherche des classes à la phase de l’apprentissage. Nous avons construit une fonction pour la validité des classes en s’inspirant des techniques de classification automatique floue. Nous avons aussi adapté notre procédure pour l’application sur des données multidimensionnelles telles que les images satellitaires. Avant d’appliquer cette approche sur des images de télédétection, nous avons mené une série de tests sur plusieurs types de données synthétiques et réelles. Ces tests ont abouti à des résultats très convaincants en comparaison avec les méthodes non superviséesusuelles, ce qui a conduit à valider la performance de nos algorithmes. Dans la partie application à la télédétection, l’objectif est d’élaborer des cartes d’occupation du sol à partir des images satellitaires. Nous avons analysé les images à haute résolution spatiale représentant la région étudiée pour identifier tous les profils de végétation existants. La classification est menée en se basant sur les images de l’indice de végétation NDVI extraites des images satellitaires SPOT. L’objet à classifier est une série temporelle de sept scènes NDVI. Le but est de tester l’ensemble des algorithmes développés sur des cas réels pour mettre en évidence leur performance. Ces tests ont démontré encore une fois de plus que les approches proposées sont tout à fait aptes à produire une classificationperformante.Nous avons classifié et analysé les images satellitaires d’une région semi-aride de Marrakech Tensift El Haouz. Le résultat obtenu est une cartographie précise de l’occupation du sol. Ce résultat contribuera d’une façon importante dans le dressage des cartes du flux d’évapotranspiration pour établir un bilan hydrique de la région

Contributions à l'apprentissage par renforcement inverse

This thesis, "Contributions à l’apprentissage par renforcement inverse", brings three major contributions to the community. The first one is a method for estimating the feature expectation, a quantity involved in most of state-of-the-art approaches which were thus extended to a batch off-policy setting. The second major contribution is an Inverse Reinforcement Learning algorithm, structured classification for inverse reinforcement learning (SCIRL), which relaxes a standard constraint in the field, the repeated solving of a Markov Decision Process, by introducing the temporal structure (using the feature expectation) of this process into a structured margin classification algorithm. The afferent theoretical guarantee and the good empirical performance it exhibited allowed it to be presented in a good international conference : NIPS. Finally, the third contribution is cascaded supervised learning for inverse reinforcement learning (CSI) a method consisting in learning the expert’s behavior via a supervised learning approach, and then introducing the temporal structure of the MDP via a regression involving the score function of the classifier. This method presents the same type of theoretical guarantee as SCIRL, but uses standard components for classification and regression, which makes its use simpler. This work will be presented in another good international conference : ECML

Segmentation non-supervisée d'images couleur par sur-segmentation Markovienne en régions et procédure de regroupement de régions par graphes pondérés

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apprentissage d'appariements pour la discrimination de séries temporelles

Il n'est pas rare dans les applications que les profils globaux des séries temporelles soient dissimilaires au sein d'une même classe ou, inversement, exhibent des dynamiques similaires pour des classes différentes. L'objectif de ce travail consiste à discriminer de telles structures de séries temporelles complexes. Nous proposons une nouvelle approche d'apprentissage d'appariements discriminants visant à connecter les séries temporelles selon les caractéristiques partagées dans les classes et différentielles entre les classes. Cette approche est fondée sur un critère de variance/covariance pour la pénalisation des liens entre les observations en fonction de la variabilité intra et inter classes induite. Pour ce faire, l'expression de la variance/covariance classique est étendue à un ensemble de séries temporelles, puis à des classes de séries. Nous montrons ensuite comment les appariements appris peuvent être utilisés pour la définition d'une métrique locale, pondérée, restreignant la comparaison de séries à leurs attributs discriminants. Les expérimentations menées soulignent la capacité des appariements appris à révéler des signatures fines discriminantes et montrent l'efficacité de la métrique apprise pour la classification de séries temporelles complexes.It is not rare in applications for global profiles of time series to be different within a class, or, on the contrary, to show similar profiles for different classes. The aim of this work is to discriminate such complex structures of time series. We propose a new approach to learn discriminative matchings, in order to connect a set of time series, according to the common features within the classes as well as the differenciating features between the classes. Our approach is based on variance-covariance criteria, for the penalisation of links between observations, due to the variability induced within and between classes . For this, the classical expression for the variance/covariance is extended to a set of time series, then to a partition of those series. We show then how the learned matchings can be used to define a weighted local metric, restricting the comparison of the series to their discriminative features. Experiments have been conducted that underline the ability of the learned matchings to reveal accurate discriminative signatures and show the effectiveness of the learned metric to classify complex time series.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Recherche d'images couleur à partir de leurs histogrammes

Le but de ce mémoire est de construire un système très évolué capable de détecter les images semblables à une image donnée. L'utilisateur choisit ou construit une image-requête, et recherche dans la base d'images disponibles celles qui ressemblent à l'image-requête. Le système indexe les images par des techniques automatiques d'analyse d'images s'appuyant sur les couleurs. Chaque image couleur est représentée par un histogramme couleur (chaque histogramme couleur contient trois histogrammes qui représentent les couleurs rouge, vert et bleu). Nous aborderons plusieurs problèmes, dont les suivants: (1) Comment peut-on extraire des images similaires? (2) Comment peut-on construire une base de données d'images couleur, simple d'utilisation? Pour chercher les images semblables à une image donnée, nous avons décrit deux méthodes efficaces, l'une parcourant toute une base de données, l'autre repérant des centres trouvés par l'algorithme SOFM (Self-Organizing Feature-Mapping). Ce dernier nous permet d'éviter une recherche dans toute la base de données et d'accélérer la vitesse d'exécution. Enfin nous avons fait une comparaison entre les résultats obtenus par les deux méthodes pour connaître la moyenne du taux de réussite relative à chacune

Outils statistiques et géométriques pour la classification des images SAR polarimétriques hautement texturées

Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques.Synthetic Aperture Radars (SAR) now provide high resolution images of the Earth surface. Traditional classification algorithms are based on a Gaussian assumption for the distribution of the signal, which is no longer valid when the background is heterogeneous, which is particularly the case for polarimetric SAR images, especially in urban areas. A compound Gaussian model, called the SIRV model, allows to take into account these phenomena. This thesis is then devoted to studying the impact of this model for the classification of polarimetric SAR images in order to improve the interpretation of classification results in a polarimetric sense, and to propose tools better suited to this model. Indeed, classical techniques using the Gaussian assumption actually use the power information of each pixel much more than the polarimetric information. Furthermore, it is often necessary to compute a mean of covariance matrices, usually by taking the standard arithmetical mean. However, the space of covariance matrices has a Riemannian structure, not an Euclidean one, which means this definition of the mean is not correct. We will then present several methods to use the actual polarimetric information thanks to the SIRV model to improve the classification results. The benefit of using a correct, Riemannian definition of the mean will also be demonstrated on simulated and real data. Finally, a preliminary study of an extension of this work to hyperspectral imagery will be presented.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF