Estimation de la matrice de covariance et méthodes d'identification à haute résolution

Les méthodes courantes d'identification non biaisées,à haute résolution utilisent la décomposition en valeurs singulière de la matrice de covariance. Cette dernière estimée à partir d'un nombre fini d'échantillons n'a pas une structure de Toeplitz. Le but de cette communication est de présenter une nouvelle méthode de calcul de la matrice de covariance sous forme Toeplitz qui n'introduit pas de biais sur l'estimation de l'espace signal.Les performan ces de ces méthodes seront discutées

Séparation de sources correlées voisines par les méthodes spectrales à haute résolution

Le problème considéré est celui de la séparation de sources voisines par une antenne linéaire, en particulier dans le cas de sources corrélées (phénomène d'écho). La séparation est effectuée par les méthodes spectrales à haute résolution analogues à celles utilisées pour la recherche de fréquences pures dans un signal temporel. Ces méthodes reposent sur les propriétés de la matrice interspectrale. En particulier les M vecteurs propres relatifs aux plus grandes valeurs propres engendrent le même sous-espace que les M vecteurs sources. On examinera d'une part la répartition des valeurs propres relatives au signal, d'autre part l'influence des incertitudes de mesure sur l'estimation de la matrice interspectrale ; ces résultats permettent de calculer la variance sur l'estimation des fréquences et de discuter le choix des paramètres d'estimation. En ce qui concerne la répartition des valeurs propres signal, on trouve que dans le cas de sources voisines la matrice devient mal conditionnée, particulièrement dans le cas de sources corrélées. Pour deux sources séparées de0 la forme asymptotique du rapport des valeurs propres est calculée ; ce rapport varie en θ-2 pour des sources non corrélées, en θ-4 pour des sources corrélées. Ces résultats seront réutilisés ultérieurement, mais ils donnent déjà une idée des limitations du pouvoir séparateur des méthodes haute résolution. En présence de bruits additifs décorrélés et de même variance les valeurs propres relatives au bruit ont même espérance mathématique. En fait pour la matrice spectrale estimée la répartition n'est plus uniforme. Une forme approchée linéaire de cette répartition est calculée et vérifiée par simulation. Ce résultat peut être utilisé pour séparer la plus faible valeur propre signal de la plus grande valeur propre de bruit. L'effet des incertitudes de mesure sur l'estimation des vecteurs propre signal est ensuite étudiée, dans le cas d'une seule source. Ces résultats permettent de calculer la variance sur l'estimation de la fréquence, pour différentes méthodes de mesure et de discuter le choix des paramètres d'estimation

Gender classification from 3D face images using multi-task sparse representation over reduced

International audienceIn this paper, we address the problem of gender classification based on facial images. The Speeded Up Robust Feature (SURF) algorithm descriptors are used as features to built dictionaries and a multi-task Sparse Representation Classification (SRC) is used as classifier to determine the gender of an individual face. Our approach uses smaller and compact dictionaries by removing the redundant atoms from the constructed ones. The feasibility of using the SURF on the shape index map for gender classification is demonstrated through experimental investigation conducted on FRGCv2 dataset. The proposed approach achieves 91.04±1.19% of correct gender classification rate using only 5% of the size of the dictionary and 97.83 ± 0.76% is obtained using 23% of the size of the dictionary

Face Recognition from Unconstrained 3D Face Images using Multi-Task Sparse Representation

International audienceWe propose and evaluate a three-dimensional (3D) face recognition approach that applies the speeded up robust feature (SURF) algorithm to the depth representation of shape index map, under real-world conditions, using only a single gallery sample for each subject. First, the 3D scans are preprocessed, then SURF is applied on the shape index map to find interest points and their descriptors. Each 3D face scan is represented by keypoints descriptors, and a large dictionary is built from all the gallery descriptors. At the recognition step, descriptors of a probe face scan are sparsely represented by the dictionary. A multitask sparse representation classification is used to determine the identity of each probe face. The feasibility of the approach that uses the SURF algorithm on the shape index map for face identification/authentication is checked through an experimental investigation conducted on Bosphorus, University of Milano Bicocca, and CASIA 3D datasets. It achieves an overall rank one recognition rate of 97.75%, 80.85%, and 95.12%, respectively, on these datasets

Fault Tolerant Neural Network for ECG Signal Classification Systems

The aim of this paper is to apply a new robust hardware Artificial Neural Network (ANN) for ECG classification systems. This ANN includes a penalization criterion which makes the performances in terms of robustness. Specifically, in this method, the ANN weights are normalized using the auto-prune method. Simulations performed on the MIT ? BIH ECG signals, have shown that significant robustness improvements are obtained regarding potential hardware artificial neuron failures. Moreover, we show that the proposed design achieves better generalization performances, compared to the standard back-propagation algorithm

Fault Tolerant Neural Network for ECG Signal Classification Fault Tolerant Neural Network for ECG Signal Classification Systems

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Contribution of non-negative matrix factorization to the classification of remote sensing images

Authors: M.S. Karoui, Y. Deville, S. Hosseini, A. Ouamri, D. DucrotInternational audienc