Graph Attention Network for Camera Relocalization on Dynamic Scenes

We devise a graph attention network-based approach for learning a scene triangle mesh representation in order to estimate an image camera position in a dynamic environment. Previous approaches built a scene-dependent model that explicitly or implicitly embeds the structure of the scene. They use convolution neural networks or decision trees to establish 2D/3D-3D correspondences. Such a mapping overfits the target scene and does not generalize well to dynamic changes in the environment. Our work introduces a novel approach to solve the camera relocalization problem by using the available triangle mesh. Our 3D-3D matching framework consists of three blocks: (1) a graph neural network to compute the embedding of mesh vertices, (2) a convolution neural network to compute the embedding of grid cells defined on the RGB-D image, and (3) a neural network model to establish the correspondence between the two embeddings. These three components are trained end-to-end. To predict the final pose, we run the RANSAC algorithm to generate camera pose hypotheses, and we refine the prediction using the point-cloud representation. Our approach significantly improves the camera pose accuracy of the state-of-the-art method from $0.358$ to $0.506$ on the RIO10 benchmark for dynamic indoor camera relocalization

Classification non supervisée des données de hautes dimensions et extraction des connaissances dans les services WEB de question-réponse

Cette thèse à publication propose d'étudier deux problématiques différentes : 1) la classification non supervisée (clustering) des données de hautes dimensions, et 2) l'extraction des connaissances dans les services Web de question-réponse. Nos contributions sont présentées à travers trois chapitres. Dans le premier chapitre, nous proposons un algorithme de projected clustering nomme PCKA (Projected Clustering based on the K-means Algorithm). Contrairement à la vaste majorité des approches existantes, PCKA est capable de découvrir des structures de clusters qui existent dans différents sous-espaces de faibles dimensionnalités et ce en utilisant une mesure de similarité bien adaptée aux caractéristiques particulières des données multidimensionnelles. La fiabilité de PCKA est illustrée à travers des tests et des comparaisons avec les approches existantes sur une variété de données synthétiques et réelles. Le deuxième chapitre aborde le problème de l'identification des utilisateurs experts dans les forums Internet de question-réponse. Notre contribution inclut le développement d'une approche probabiliste qui se base sur le modèle de mélange de distributions de la loi Gamma. Notre approche permet de séparer, de façon systématique, les utilisateurs experts des non-experts alors que les approches existantes fournissent une liste ordonnée d'utilisateurs seulement. Le troisième chapitre étudie le problème de l'identification des communautés dans les forums Internet de question-réponse. Notre contribution inclut l'introduction du nouveau concept de "communauté de partage des connaissances". Ces communautés sont définies par les interactions entre les utilisateurs experts et non-experts. Pour identifier ce type de communauté nous représentons notre environnement sous la forme des données transactionnelles et nous proposons un algorithme de clustering nomme TRANCLUS (TRAnsaction CLUStering). Les clusters identifies par TRANCLUS représentent les communautés que nous cherchons à découvrir. Notre approche est validée sur des données extraites de plusieurs forums de Yahoo! Answers

Rapid detection of Staphylococcus aureus Panton-Valentine leukocidin in clinical specimens by enzyme-linked immunosorbent assay and immunochromatographic tests

10.1128/JCM.02274-09Journal of Clinical Microbiology4841384-139

Une approche objective pour déterminer le nombre de clusters dans le cadre de la classification floue non supervisée

La majorité des algorithmes de clustering souffrent du problème de détermination du nombre de clusters qui est souvent laissé à l’utilisateur. À ce problème, plusieurs fonctions appelées indices de validité ont été proposées. Le premier constat ayant attiré notre attention est la difficulté rencontrée par la plupart des indices de validité en présence des données avec une grande variation dans la structure géométrique des clusters, plus particulièrement pour ce qui est de la forme, la densité et l’orientation. Une autre source d’échec de ces indices est le chevauchement entre les clusters. Deuxièmement, nous avons constaté que la plupart des chercheurs utilisent des données communes du domaine public pour valider leurs indices et comparer leurs performances. Peu de recherches évaluent la performance des indices de validité sur des hypothèses formelle de mélange gaussien. Afin de résoudre ces problèmes, nous proposons un nouvel indice de validité et une nouvelle méthode pour une évaluation objective des indices de validité. Notre nouvel indice tient compte de la variation des structures géométriques des clusters, alors que notre nouvelle méthode d’évaluation consiste à générer des données de test valides avec différents degrés de difficultés. Nous avons effectué des expérimentations sur une grande variété de données de test. Notre nouvel indice de validité a démontré une grande fiabilité quand les clusters deviennent de moins en moins séparables

Une approche objective pour déterminer le nombre de clusters dans le cadre de la classification floue non supervisée

La majorité des algorithmes de clustering souffrent du problème de détermination du nombre de clusters qui est souvent laissé à l’utilisateur. À ce problème, plusieurs fonctions appelées indices de validité ont été proposées. Le premier constat ayant attiré notre attention est la difficulté rencontrée par la plupart des indices de validité en présence des données avec une grande variation dans la structure géométrique des clusters, plus particulièrement pour ce qui est de la forme, la densité et l’orientation. Une autre source d’échec de ces indices est le chevauchement entre les clusters. Deuxièmement, nous avons constaté que la plupart des chercheurs utilisent des données communes du domaine public pour valider leurs indices et comparer leurs performances. Peu de recherches évaluent la performance des indices de validité sur des hypothèses formelle de mélange gaussien. Afin de résoudre ces problèmes, nous proposons un nouvel indice de validité et une nouvelle méthode pour une évaluation objective des indices de validité. Notre nouvel indice tient compte de la variation des structures géométriques des clusters, alors que notre nouvelle méthode d’évaluation consiste à générer des données de test valides avec différents degrés de difficultés. Nous avons effectué des expérimentations sur une grande variété de données de test. Notre nouvel indice de validité a démontré une grande fiabilité quand les clusters deviennent de moins en moins séparables

Classification non supervisée des données de hautes dimensions et extraction des connaissances dans les services WEB de question-réponse

Cette thèse à publication propose d'étudier deux problématiques différentes : 1) la classification non supervisée (clustering) des données de hautes dimensions, et 2) l'extraction des connaissances dans les services Web de question-réponse. Nos contributions sont présentées à travers trois chapitres. Dans le premier chapitre, nous proposons un algorithme de projected clustering nomme PCKA (Projected Clustering based on the K-means Algorithm). Contrairement à la vaste majorité des approches existantes, PCKA est capable de découvrir des structures de clusters qui existent dans différents sous-espaces de faibles dimensionnalités et ce en utilisant une mesure de similarité bien adaptée aux caractéristiques particulières des données multidimensionnelles. La fiabilité de PCKA est illustrée à travers des tests et des comparaisons avec les approches existantes sur une variété de données synthétiques et réelles. Le deuxième chapitre aborde le problème de l'identification des utilisateurs experts dans les forums Internet de question-réponse. Notre contribution inclut le développement d'une approche probabiliste qui se base sur le modèle de mélange de distributions de la loi Gamma. Notre approche permet de séparer, de façon systématique, les utilisateurs experts des non-experts alors que les approches existantes fournissent une liste ordonnée d'utilisateurs seulement. Le troisième chapitre étudie le problème de l'identification des communautés dans les forums Internet de question-réponse. Notre contribution inclut l'introduction du nouveau concept de "communauté de partage des connaissances". Ces communautés sont définies par les interactions entre les utilisateurs experts et non-experts. Pour identifier ce type de communauté nous représentons notre environnement sous la forme des données transactionnelles et nous proposons un algorithme de clustering nomme TRANCLUS (TRAnsaction CLUStering). Les clusters identifies par TRANCLUS représentent les communautés que nous cherchons à découvrir. Notre approche est validée sur des données extraites de plusieurs forums de Yahoo! Answers