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Apprentissage incrémental pour la détection de chute de personnes ùgées
International audienceDans ce papier, nous proposons une méthodologie d'évolution supervisée d'un modÚle de classification, spécifique à un systÚme de détection de chute de personnes mis au point précédemment. Cette méthodologie met en oeuvre la méthode de détection, un protocole d'apprentissage incrémental ou évolutif, et une méthode d'évaluation et de comparaison des performances, devant conduire à une amélioration des capacités de détection de chutes sur un systÚme embarqué de type caméra intelligente
Mesures de qualité de clustering de documents : Prise en compte de la distribution des mots clés
National audienceNos travaux sur une nouvelle méthode de classification non supervisée (Germen) nous ont amenés à nous interroger sur la qualité des résultats obtenus. Le problÚme est d'estimer si une méthode de clustering est 'meilleure' qu'une autre pour le type de données que nous traitons (données textuelles). Dans un premier temps, aprÚs avoir fait un état de l'art des méthodes existantes, nous avons appliqué quelques indices de qualité aux résultats de clustering issus de notre algorithme Germen ainsi que d'autres algorithmes communément utilisés. Ces indices de qualité ne permettant pas de sélectionner la meilleure partition, nous avons développé une nouvelle série d'indices basés sur la distribution des mots-clés. Nous présentons et discutons les résultats obtenus ainsi que les réflexions engagées pour faire évoluer l'évaluation de classifications non supervisées sur des textes. 1 Introductio
Generalized mixture estimation in hidden Markov trees, application to segmentation of images of street organ cards
We deal in this paper with unsupervised statistical image segmentation using hidden Markov trees. First, we propose two original evolutionary
models and study, via simulations, the behaviour of different general estimation methods. Second, we propose a new generalized mixture
estimation method and show its efficiency in unsupervised image segmentation, even in very noisy settings. The proposed method is then
successfully applied to the unsupervised segmentation of street organ cards images.Nous nous intéressons dans cet article à la segmentation statistique non supervisée d'images avec les modÚles par arbres de
Markov cachés. Dans un premier temps nous proposons deux modÚles évolutifs originaux et étudions, via simulations,
le comportement des diverses méthodes générales de l'estimation des paramÚtres. Ensuite, nous
proposons une mĂ©thode originale d'estimation de mĂ©langes gĂ©nĂ©ralisĂ©s et montrons son bon comportement, mĂȘme dans des cas
d'images trĂšs fortement bruiteĂ©s, par une Ă©tude de simulations. Cette mĂȘme mĂ©thode est appliquĂ©e au problĂšme de la
segmentation des cartons d'orgue de barbarie, attestant de son intĂ©rĂȘt dans une situation rĂ©elle
Classification dynamique d'un flux documentaire : une évaluation statique préalable de l'algorithme GERMEN.
International audienceData-stream clustering is an ever-expanding subdomain of knowledge extraction. Most of the past and present research effort aims at efficient scaling up for the huge data repositories. Our approach focuses on qualitative improvement, mainly for "weak signals" detection and precise tracking of topical evolutions in the framework of information watch - though scalability is intrinsically guaranteed in a possibly distributed implementation. Our GERMEN algorithm exhaustively picks up the whole set of density peaks of the data at time t, by identifying the local perturbations induced by the current document vector, such as changing cluster borders, or new/vanishing clusters. Optimality yields from the uniqueness 1) of the density landscape for any value of our zoom parameter, 2) of the cluster allocation operated by our border propagation rule. This results in a rigorous independence from the data presentation ranking or any initialization parameter. We present here as a first step the only assessment of a static view resulting from one year of the CNRS/INIST Pascal database in the field of geotechnics
Concept lattices : a tool for primitives selection ?
In this paper, we present the problem of noisy images recognition and in particular the stage of primitives selection in a
classification process. This selection stage appears after segmentation and statistical describers extraction on
documentary images are realized. We describe precisely the use of decision tree in order to harmonize and compare it
with another less studied method based on a concept lattice.Dans ce papier, nous présentons la problématique de la reconnaissance d'images détériorées et plus
particuliÚrement l'étape de sélection de primitives au sein d'un traitement de classification supervisée. Cette
étape de sélection a lieu aprÚs que la segmentation et l'extraction des descripteurs statistiques sur des
images documentaires aient été réalisées. Nous exposons en détail l'utilisation d'un arbre de décision, afin de
l'harmoniser puis la comparer avec une approche moins étudiée utilisant un treillis de Galois
Ré-identification de personnes : application aux réseaux de caméras à champs disjoints
Cette thÚse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bùtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problÚme de la ré-identification de personnes. à ce titre, la thÚse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problÚme sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de maniÚre à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre
en accÚs public ces banques de données.This thesis deals with intelligent videosurveillance, and focus on the supervision of camera networks with nonoverlapping fields of view, a classical constraint
when it comes to limitate the building instrumentation. It is one of the use-case of the pedestrian re-identification problem. On that point, the thesis distinguishes itself from state of the art methods, which treat the problem from the descriptor perspective through image to image signatures comparison. Here we consider it from a bayesian filtering perspective : how to plug re-identification in a complete multi-target tracking process, in order to maintain targets identities, in spite of observation discontinuities. Thus we consider tracking and signature comparison, at the camera level, and use that module to take decisions at the network level. We describe first the classical re-identification approaches, based on the description. Then, we propose a mixed-state particle filter framework to estimate jointly the targets positions and their identities in the cameras. A second stage of
processing integrates the network topology and optimise the re-identifications in the network. Considering the lack of public data in nonoverlapping camera network, we mainly demonstrate our approach on camera networks deployed at the lab. A publication of these data is in progress
Contribution Ă lâoptimisation des processus de prĂ©diction et de classification pour le Prognostics and Health Management.
My postdoctoral research deals with the proposition of data-based failure detection and prognostics approaches. Developments aim at transforming raw data (gathered online on the monitored system) into health indicators that enable estimating the Remaining Useful Life (RUL) and the confidence interval associated to it. Three sets of contributions can be distinguished.âCharacterize degradation phenomena. I mainly proposed a new features extraction and selection approach that allows building monotonic and predictable features. This proposition enhances detection of drifts and improve long term predictions of the ageing behavior.âImprove genericity of prognostics. From this point of view, my intent was to develop neural networks and neuro-fuzzy systems that aim at facilitating the building of prognostics algorithms by systematizing the generation of models while reducing the learning time required and avoiding arbitrary choices.âReliable data-based prognostics. I developed news neuronal algorithms that enable, on one side, to quantify and master the error of prediction, and on the other side, to take into account the non-deterministic aspect of health states.The research project is articulated as follows (short term and mid-term perspectives). First, I would like to develop protocols and metrics for verification and validation of PHM approaches. I am also willing to go through a better modeling of multidimensional systems (physics, time, space). Finally, my intent is to extend PHM to what could be called the âpredictive medicineâ.Lâessentiel des travaux de recherche post-doctorale porte sur le dĂ©veloppement dâapproches orientĂ©es donnĂ©es de dĂ©tection et de pronostic de dĂ©faillances. Les propositions faites visent Ă transformer un ensemble de donnĂ©es brutes recueillies sur lâĂ©quipement surveillĂ©, en un indicateur de temps rĂ©siduel avant dĂ©faillance (RUL) auquel est associĂ©e une confiance. Trois foyers de contributions peuvent ĂȘtre distinguĂ©s.âCaractĂ©riser les phĂ©nomĂšnes de dĂ©gradation. Je me suis attachĂ© Ă proposer une nouvelle approche dâextraction et de sĂ©lection de descripteurs permettant in fine dâobtenir des indicateurs de santĂ© monotones facilitant la dĂ©tection dâune dĂ©rive et les prĂ©dictions Ă long terme.âAmĂ©liorer la gĂ©nĂ©ricitĂ© du pronostic. De ce point de vue, mon travail a consistĂ© Ă proposer des mĂ©thodes (neuronales et neuro-floues) permettant de systĂ©matiser la gĂ©nĂ©ration des modĂšles de pronostic, et de rĂ©duire le temps dâapprentissage nĂ©cessaire.âFiabiliser le pronostic orientĂ© donnĂ©es. Jâai sur cet aspect dĂ©veloppĂ© de nouveaux algorithmes permettant dâune part, de quantifier et maĂźtriser lâerreur de prĂ©diction, et dâautre part, de tenir compte de la nature nonâdĂ©terministe des Ă©tats de santĂ©.Le projet de recherche Ă court et moyen terme sâarticule autour de trois axes. Le premier a trait Ă la dĂ©finition de protocoles et de mĂ©triques de vĂ©rification et de validation des approches de PHM. Le second porte sur le dĂ©veloppement dâoutils pour les systĂšmes multidimentsionnels (physique, temps, espace). Le dernier vise Ă Ă©tendre la thĂ©matique Ă un cadre applicatif pour lequel elle nâa pas Ă©tĂ© initialement imaginĂ©e : le PHM mĂ©dical
Analyse, reconnaissance et réalisation des gestes pour l'entraßnement en chirurgie laparoscopique robotisée
Integration of robotic systems in the operating room changed the way that surgeries are performed. It modifies practices to improve medical benefits for the patient but also brought non-traditional aspects that can lead to serious undesirable effects. Recent studies from the French authorities for hygiene and medical care highlight that these undesirable effects mainly come from the surgeon's technical skills, which question surgical robotic training and teaching. To overcome this issue, surgical simulators help to train practitioner through different training tasks and provide feedback to the operator. However the feedback is partial and do not help the surgeon to understand gestural mistakes. Thus, we want to improve the surgical robotic training conditions. The objective of this work is twofold. First, we developed a new method for segmentation and recognition of surgical gestures during training sessions based on an unsupervised approach. From surgical tools kinematic data, we are able to achieve gesture recognition at 82%. This method is a first step to evaluate technical skills based on gestures and not on the global execution of the task as it is done nowadays. The second objective is to provide easier access to surgical training and make it cheaper. To do so, we studied a new contactless human-machine interface to control surgical robots. In this work, the interface is plugged to a Raven-II robot dedicated to surgical robotics research. Then, we evaluated performance of such system through multiple studies, concluding that this interface can be used to control surgical robots. In the end, one can consider to use this contactless interface for surgical training with a simulator. It can reduce the training cost and also improve the access for novice surgeons to technical skills training dedicated to surgical robotics.L'intégration de systÚmes robotiques au sein du bloc opératoire a modifié le déroulement de certaines interventions, laissant ainsi place à des pratiques favorisant le bénéfice médical rendu au patient en dépit des aspects conventionnels. Dans ce cadre, de récentes études de la Haute Autorité de Santé ont mis en avant les effets indésirables graves intervenant au cours des procédures chirurgicales robotisées. Ces erreurs, majoritairement dues aux compétences techniques du praticien, remettent ainsi en cause la formation et les techniques d'apprentissage pour la chirurgie robotisée. Bien que l'utilisation abondante de simulateurs facilite cet apprentissage au travers différents types d'entraßnement, le retour fourni à l'opérateur reste succinct et ne lui permet pas de progresser dans de bonnes conditions. De ce fait, nous souhaitons améliorer les conditions d'entraßnement en chirurgie laparoscopique robotisée. Les objectifs de cette thÚse sont doubles. En premier lieu, ils visent le développement d'une méthode pour la segmentation et la reconnaissance des gestes chirurgicaux durant l'entraßnement en se basant sur une approche non-supervisée. Utilisant les données cinématiques des instruments chirurgicaux, nous sommes capables de reconnaßtre les gestes réalisés par l'opérateur à hauteur de 82%. Cette méthode est alors une premiÚre étape pour l'évaluation de compétences basée sur la gestuelle et non sur l'ensemble de la tùche d'entraßnement. D'autre part, nous souhaitons rendre l'entraßnement en chirurgie robotisée plus accessible et moins coûteux. De ce fait, nous avons également étudié l'utilisation d'une nouvelle interface homme-machine sans contact pour la commande des robots chirurgicaux. Dans ces travaux, cette interface a été couplée au Raven-II, un robot de téléopération dédié à la recherche en robotique chirurgicale. Nous avons alors évalué les performances du systÚme au travers différentes études, concluant ainsi à la possibilité de téléopérer un robot chirurgical avec ce type de dispositif. Il est donc envisageable d'utiliser ce type d'interface pour l'entraßnement sur simulateur afin de réduire le coût de la formation, mais également d'améliorer l'accÚs et l'acquisition des compétences techniques spécifiques à la chirurgie robotisée
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