Élaboration d'une nouvelle métaheuristique pour le partitionnement de graphe : la méthode de fusion-fission. Application au découpage de l'espace aérien

Dans cette thèse, nous étudions des méthodes de partitionnement de graphe et les appliquons au découpage de l'espace aérien, ainsi qu'à d'autres problèmes. L'espace aérien est composé de volumes limités, appelés secteurs de contrôle, chacun étant sous la responsabilité d'un contrôleur. Chaque contrôleur est habilité sur un ensemble de secteurs, appelé zone de qualification. Les secteurs sont également regroupés en centres de contrôle, qui englobent au moins une zone de qualification. Dans le cadre du ciel unique européen, la Commission européenne a prévu la création de blocs fonctionnels d'espace aérien. La création de ces blocs entre pays européens entraînera probablement un redécoupage des centres actuels. Cette thèse propose des outils d'aide à la conception d'un nouveau découpage de l'espace européen en centres et en zones de qualification. À cet effet, plusieurs méthodes sont étudiées : des méthodes de partitionnement classiques,comme l'expansion de région, le multiniveaux ou les algorithmes de type Kernighan-Lin ; des métaheuristiques, comme le recuit simulé, les algorithmes de colonies de fourmis et les algorithmes évolutionnaires ; et une nouvelle méthode que nous avons mise au point, la fusion-fission. C'est cette dernière qui permet de trouver les découpages les plus performants, au sens de la fonction de coût utilisée, pour le découpage de l'espace aérien. Afin de diversifier ses applications, nous l'avons aussi adaptée à la segmentation d'images et à la classification de documents. Enfin, la qualité de cette méthode a été éprouvée sur les bancs de tests classiques du partitionnement de graphe et confrontée aux méthodes concurrentes. Elle a permis de trouver pour plusieurs problèmes de test des partitions dont le coût est le plus bas obtenu jusqu'à présent. ABSTRACT : This thesis studies graph partitioning methods and applies them to airspace partitioning and other partitioning problems. Each air traffic controller supervises a limited space, called an air traffic sector. Controllers have qualifications to work only on a set of sectors, called qualification air zone. Sectors are grouped together into control centers wich include almost one qualification air zone. The European single sky project intended by the European Commission could involve a new airspace partitioning into control centers and qualification air zones. In this framework, this thesis proposes some tools to design the airspace. Classical graph partitioning methods are studied (load-balancing, region growing and multilevel algorithms), a well as some metaheuristics (simulated annealing, ant colonies and evolutionary algorithms). A new method is introduced in this thesis : the fusion-fission method. Compared with the others, this method allows to find the best airspace partitioning for our objective function. To diversify its applications, the fusion- ission method has also been applied to image segmentation and documents clustering. Finally, it has been tested on classical benchmarks and compared with contestant methods. On benchmarks, it finds some new partitions which have the lowest cut ever foun

Effective and efficient visual description based on local binary patterns and gradient distribution for object recognition

Cette thèse est consacrée au problème de la reconnaissance visuelle des objets basé sur l'ordinateur, qui est devenue un sujet de recherche très populaire et important ces dernières années grâce à ses nombreuses applications comme l'indexation et la recherche d'image et de vidéo , le contrôle d'accès de sécurité, la surveillance vidéo, etc. Malgré beaucoup d'efforts et de progrès qui ont été fait pendant les dernières années, il reste un problème ouvert et est encore considéré comme l'un des problèmes les plus difficiles dans la communauté de vision par ordinateur, principalement en raison des similarités entre les classes et des variations intra-classe comme occlusion, clutter de fond, les changements de point de vue, pose, l'échelle et l'éclairage. Les approches populaires d'aujourd'hui pour la reconnaissance des objets sont basé sur les descripteurs et les classiffieurs, ce qui généralement extrait des descripteurs visuelles dans les images et les vidéos d'abord, et puis effectue la classification en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique sur la base des caractéristiques extraites. Ainsi, il est important de concevoir une bonne description visuelle, qui devrait être à la fois discriminatoire et efficace à calcul, tout en possédant certaines propriétés de robustesse contre les variations mentionnées précédemment. Dans ce contexte, l objectif de cette thèse est de proposer des contributions novatrices pour la tâche de la reconnaissance visuelle des objets, en particulier de présenter plusieurs nouveaux descripteurs visuelles qui représentent effectivement et efficacement le contenu visuel d image et de vidéo pour la reconnaissance des objets. Les descripteurs proposés ont l'intention de capturer l'information visuelle sous aspects différents. Tout d'abord, nous proposons six caractéristiques LBP couleurs de multi-échelle pour traiter les défauts principaux du LBP original, c'est-à-dire, le déffcit d'information de couleur et la sensibilité aux variations des conditions d'éclairage non-monotoniques. En étendant le LBP original à la forme de multi-échelle dans les différents espaces de couleur, les caractéristiques proposées non seulement ont plus de puissance discriminante par l'obtention de plus d'information locale, mais possèdent également certaines propriétés d'invariance aux différentes variations des conditions d éclairage. En plus, leurs performances sont encore améliorées en appliquant une stratégie de l'image division grossière à fine pour calculer les caractéristiques proposées dans les blocs d'image afin de coder l'information spatiale des structures de texture. Les caractéristiques proposées capturent la distribution mondiale de l information de texture dans les images. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle méthode pour réduire la dimensionnalité du LBP appelée la combinaison orthogonale de LBP (OC-LBP). Elle est adoptée pour construire un nouveau descripteur local basé sur la distribution en suivant une manière similaire à SIFT. Notre objectif est de construire un descripteur local plus efficace en remplaçant l'information de gradient coûteux par des patterns de texture locales dans le régime du SIFT. Comme l'extension de notre première contribution, nous étendons également le descripteur OC-LBP aux différents espaces de couleur et proposons six descripteurs OC-LBP couleurs pour améliorer la puissance discriminante et la propriété d'invariance photométrique du descripteur basé sur l'intensité. Les descripteurs proposés capturent la distribution locale de l information de texture dans les images. Troisièmement, nous introduisons DAISY, un nouveau descripteur local rapide basé sur la distribution de gradient, dans le domaine de la reconnaissance visuelle des objets. [...]This thesis is dedicated to the problem of machine-based visual object recognition, which has become a very popular and important research topic in recent years because of its wide range of applications such as image/video indexing and retrieval, security access control, video monitoring, etc. Despite a lot of e orts and progress that have been made during the past years, it remains an open problem and is still considered as one of the most challenging problems in computer vision community, mainly due to inter-class similarities and intra-class variations like occlusion, background clutter, changes in viewpoint, pose, scale and illumination. The popular approaches for object recognition nowadays are feature & classifier based, which typically extract visual features from images/videos at first, and then perform the classification using certain machine learning algorithms based on the extracted features. Thus it is important to design good visual description, which should be both discriminative and computationally efficient, while possessing some properties of robustness against the previously mentioned variations. In this context, the objective of this thesis is to propose some innovative contributions for the task of visual object recognition, in particular to present several new visual features / descriptors which effectively and efficiently represent the visual content of images/videos for object recognition. The proposed features / descriptors intend to capture the visual information from different aspects. Firstly, we propose six multi-scale color local binary pattern (LBP) features to deal with the main shortcomings of the original LBP, namely deficiency of color information and sensitivity to non-monotonic lighting condition changes. By extending the original LBP to multi-scale form in different color spaces, the proposed features not only have more discriminative power by obtaining more local information, but also possess certain invariance properties to different lighting condition changes. In addition, their performances are further improved by applying a coarse-to-fine image division strategy for calculating the proposed features within image blocks in order to encode spatial information of texture structures. The proposed features capture global distribution of texture information in images. Secondly, we propose a new dimensionality reduction method for LBP called the orthogonal combination of local binary patterns (OC-LBP), and adopt it to construct a new distribution-based local descriptor by following a way similar to SIFT.Our goal is to build a more efficient local descriptor by replacing the costly gradient information with local texture patterns in the SIFT scheme. As the extension of our first contribution, we also extend the OC-LBP descriptor to different color spaces and propose six color OC-LBP descriptors to enhance the discriminative power and the photometric invariance property of the intensity-based descriptor. The proposed descriptors capture local distribution of texture information in images. Thirdly, we introduce DAISY, a new fast local descriptor based on gradient distribution, to the domain of visual object recognition.LYON-Ecole Centrale (690812301) / SudocSudocFranceF

A graph-cut approach to image segmentation using an affinity graph based on l0−sparse representation of features

International audienceWe propose a graph-cut based image segmentation method by constructing an affinity graph using l0 sparse representation. Computing first oversegmented images, we associate with all segments, that we call superpixels, a collection of features. We find the sparse representation of each set of features over the dictionary of all features by solving a l0-minimization problem. Then, the connection information between superpixels is encoded as the non-zero representation coefficients, and the affinity of connected superpixels is derived by the corresponding representation error. This provides a l0 affinity graph that has interesting properties of long range and sparsity, and a suitable graph cut yields a segmentation. Experimental results on the BSD database demonstrate that our method provides perfectly semantic regions even with a constant segmentation number, but also that very competitive quantitative results are achieved

IRIM at TRECVID 2013: Semantic Indexing and Instance Search

International audienceThe IRIM group is a consortium of French teams working on Multimedia Indexing and Retrieval. This paper describes its participation to the TRECVID 2013 semantic indexing and instance search tasks. For the semantic indexing task, our approach uses a six-stages processing pipelines for computing scores for the likelihood of a video shot to contain a target concept. These scores are then used for producing a ranked list of images or shots that are the most likely to contain the target concept. The pipeline is composed of the following steps: descriptor extraction, descriptor optimization, classiffication, fusion of descriptor variants, higher-level fusion, and re-ranking. We evaluated a number of different descriptors and tried different fusion strategies. The best IRIM run has a Mean Inferred Average Precision of 0.2796, which ranked us 4th out of 26 participants

IRIM at TRECVID 2012: Semantic Indexing and Instance Search

International audienceThe IRIM group is a consortium of French teams work- ing on Multimedia Indexing and Retrieval. This paper describes its participation to the TRECVID 2012 se- mantic indexing and instance search tasks. For the semantic indexing task, our approach uses a six-stages processing pipelines for computing scores for the likeli- hood of a video shot to contain a target concept. These scores are then used for producing a ranked list of im- ages or shots that are the most likely to contain the tar- get concept. The pipeline is composed of the following steps: descriptor extraction, descriptor optimization, classi cation, fusion of descriptor variants, higher-level fusion, and re-ranking. We evaluated a number of dif- ferent descriptors and tried di erent fusion strategies. The best IRIM run has a Mean Inferred Average Pre- cision of 0.2378, which ranked us 4th out of 16 partici- pants. For the instance search task, our approach uses two steps. First individual methods of participants are used to compute similrity between an example image of in- stance and keyframes of a video clip. Then a two-step fusion method is used to combine these individual re- sults and obtain a score for the likelihood of an instance to appear in a video clip. These scores are used to ob- tain a ranked list of clips the most likely to contain the queried instance. The best IRIM run has a MAP of 0.1192, which ranked us 29th on 79 fully automatic runs

Métaheuristiques locales et partitionnement de graphe

National audienceinconn

Un partitionnement nécessitant rapidité et qualité : la méthode multi-niveaux et l'affinage des partitions

National audienceinconn

A new meta-method for graph partitioning

Abstract — In this paper, a new meta-method based on the physical nuclear process is presented. This meta-method called Fusion-Fission is applied to the two different class of graph partitioning problems. This paper presents results found by this method in comparison with results of classical methods for an air traffic management problem, an image segmentation problem and applied to classical benchmarks. All of these applications of the Fusion-Fission method are successful and the results found by this method outperform state-of-the-art graph partitioning packages both on classical benchmarks and on the air traffic management problem. I

Partitionnement de graphe

Présentation invité sur le partitionnement de grapheNational audienc