Semantic scene classification for image annotation and retrieval

We describe an annotation and retrieval framework that uses a semantic image representation by contextual modeling of images using occurrence probabilities of concepts and objects. First, images are segmented into regions using clustering of color features and line structures. Next, each image is modeled using the histogram of the types of its regions, and Bayesian classifiers are used to obtain the occurrence probabilities of concepts and objects using these histograms. Given the observation that a single class with the highest probability is not sufficient to model image content in an unconstrained data set with a large number of semantically overlapping classes, we use the concept/object probabilities as a new representation, and perform retrieval in the semantic space for further improvement of the categorization accuracy. Experiments on the TRECVID and Corel data sets show good performance. © 2008 Springer Berlin Heidelberg

Enquête sur l'enquête 'Les réseaux économiques souterrains en cité de transit (1981-2010)' de Jean-François Laé et Numa Murard

L’enquête « Les réseaux économiques souterrains en cité de transit » a été réalisée par Jean-François Laé, professeur émérite de l’Université Paris 8 Vincennes – Saint Denis et Numa Murard, professeur émérite de l’Université Paris Diderot. Elle a la particularité d’avoir été menée en deux fois, puisqu’elle a donné lieu à une première enquête réalisée au début des années 1980 puis à un retour sur enquête en 2010. L’origine de cette recherche remonte à l’expérience de Jean-François Laé comme travailleur social dans une cité dite de transit de la ville d’Elbeuf, en Seine-Maritime. Après sa rencontre avec Numa Murard au CERFI (Centre d’études, de recherche et de formation institutionnelle), ils décident tous deux de réaliser cette enquête, ayant obtenu des financements de la CNAF (Caisse nationale des affaires familiales) et du ministère de l’Urbanisme et du Logement. Elle donnera lieu à la rédaction d’un rapport et à la publication d’un ouvrage en 1985, L’Argent des pauvres. Trente ans plus tard, les deux chercheurs décident de revenir sur les terrains de leur première enquête, dans le cadre d’un documentaire radiophonique. Un ouvrage sera publié suite à ce retour, intitulé Deux générations dans la débine et paru en 2012. Pour l’enquête initiale comme pour le retour sur enquête, les deux chercheurs se sont immergés en ethnographes dans la vie quotidienne des habitants de la cité de transit. S’ils se sont principalement focalisés sur la vie économique des enquêtés, ils ont ouvert un ensemble de thématique allant bien au-delà de ce que laisse à penser le titre de l’enquête. Si la méthodologie est particulière, la méthode d’exposition l’est tout autant puisqu’elle ressort de ce que Jean-François Laé et Numa Murard appellent la « sociologie narrative ». Le corpus de documents fourni par les chercheurs a trait aux deux étapes de cette recherche. Il réunit notamment un carnet de terrain et le rapport publié suite à la première enquête, de même que différentes notes préparatoires, des photos et des transcriptions d’enregistrements collectés lors du retour sur enquête. S’il est parcellaire du fait de la perte de certains documents, ce corpus donne une idée précise des méthodes d’enquête des deux chercheurs et ouvre des pistes de réutilisation, notamment dans un cadre pédagogique. Deux entretiens ont été réalisés par l'équipe beQuali avec les auteurs de l'enquête : le premier avec Jean-François Laé,Numa Murard et Fabien Deshayes au CRESPPA, le deuxième avec Jean-François Laé et Numa Murard au CDSP

One-class classification

Applied Science

Multiple Instance Learning using Bag Distribution Parameters

In pattern recognition and data analysis, objects or events are often represented by a feature vector with a fixed length. For some applications this is a severe limitation, and extensions have been proposed. One approach is Multiple-Instance Learning (MIL). Here, objects are represented by a collection of feature vectors (called a bag) and a bag is labeled positive, when at least one feature vector is member of a concept. In some situations it is not suitable to assume the presence of a concept, and the distribution of all the feature vectors in a bag is required to classify the bag. In this paper we propose a simple bag classification scheme using the parameters of the fitted distributions. Experiments show sometimes surprisingly good performances with respect to other state-of-the-art approaches.Intelligent SystemsElectrical Engineering, Mathematics and Computer Scienc

Semi-supervised rail defect detection from imbalanced image data

Rail defect detection by video cameras has recently gained much attention in bothacademia and industry. Rail image data has two properties. It is highly imbalanced towards the non-defective class and it has a large number of unlabeled data samples available for semisupervised learning techniques. In this paper we investigate if positive defective candidates selected from the unlabeled data can help improve the balance between the two classes and gain performance on detecting a specic type of defects called Squats. We compare data sampling techniques as well and conclude that the semi-supervised techniques are a reasonable alternative for improving performance on applications such as rail track Squat detection from image data