Boosting Classifiers built from Different Subsets of Features

International audienceWe focus on the adaptation of boosting to representation spaces composed of different subsets of features. Rather than imposing a single weak learner to handle data that could come from different sources (e.g., images and texts and sounds), we suggest the decomposition of the learning task into several dependent sub-problems of boosting, treated by different weak learners, that will optimally collaborate during the weight update stage. To achieve this task, we introduce a new weighting scheme for which we provide theoretical results. Experiments are carried out and show that our method works significantly better than any combination of independent boosting procedures

Extracting Plane Graphs from Images

International audienceIn order to use structural techniques from graph-based pattern recognition, a first necessary step consists in extracting a graph in an automatic way from an image. We propose to extract plane graphs, because of algorithmic properties these graphs have for isomorphism elated problems. We also consider the problem of extracting semantically well-founded graphs as a compression issue: we get simple graphs from which can be rebuilt images similar to the initial image. The technique we introduce consists in segmenting the original image, extracting interest pixels on the segmented image, then converting these pixels into pointels, which in turn can be related by region-based triangulation. We show the feasibility and interest of this approach in a series of experiments

Polynomial Algorithm for Submap Isomorphism: Application to searching patterns in images

International audienceIn this paper, we address the problem of searching for a pattern in a plane graph, i.e., a planar drawing of a planar graph. To do that, we propose to model plane graphs with 2-dimensional combinatorial maps, which provide nice data structures for modelling the topology of a subdivision of a plane into nodes, edges and faces. We define submap isomorphism, we give a polynomial algorithm for this problem, and we show how this problem may be used to search for a pattern in a plane graph. First experimental results show the validity of this approach to efficiently search for patterns in images

A Polynomial Algorithm for Subisomorphism of Open Plane Graphs

International audienceWe address the problem of searching for a pattern in a plane graph, that is, a planar drawing of a planar graph. We define plane subgraph isomorphism and give a polynomial algorithm for this problem. We show that this algorithm may be used even when the pattern graph has holes

Sur les types de données dans les langages logico-fonctionnels : Réécriture et surréduction des graphes admissibles

Functional logic languages are very high level programming languages which allow to define in a uniform way data types, functions and predicates (relations). Several propositions of functional logic languages have been done but they are based on first-order terms computations. This restriction allows to program with algebraic abstract data types but is not appropriate to manipulate real-world data types, as they are modeled with cyclic graphs. The aim of this thesis is thus to introduce cyclic graphs as basic data structure in functional logic languages: we consider the programs as cyclic graph rewriting systems and we study the rewriting and narrowing relations that they induce (operational semantics). An important property of rewriting concerns confluence: it expresses the determinism of the computations. Many results of confluence exist for term rewriting but they do not hold for cyclic graph rewriting in general. We characterize a class of particular cyclic graphs, the admissible graphs, and prove that the admissible graph rewriting relation is confluent. Concerning the narrowing relation, we propose a definition and prove that this calculus is sound and complete wrt the admissible graph rewriting relation. Then we study several admissible graph rewriting and narrowing strategies, ie, algorithms allowing to eliminate useless or redundant calculus. We show that our strategies are optimal wrt many criteria depending on the graph rewriting system which is considered.Les langages logico-fonctionnels sont des langages de programmation de très haut niveau permettant de définir dans un formalisme unifié des types de données, des fonctions et des prédicats (relations). Plusieurs propositions de langages logico-fonctionnels ont été faites mais toutes se restreignent à des calculs basés sur les termes du premier ordre. Cette restriction permet de programmer avec des types abstraits algébriques mais elle rend difficile la manipulation des structures de données du monde réel, modélisées sous la forme de graphes cycliques. L'objectif de cette thèse est donc d'introduire les graphes cycliques comme structure de données de base des langages logico-fonctionnels. Pour cela, nous voyons les programmes comme des systèmes de réécriture de graphes cycliques et nous étudions les relations de réécriture et de surréduction qu'ils induisent (sémantique opérationnelle). Une propriété importante de la réécriture concerne la confluence : elle exprime le déterminisme des calculs effectués. De nombreux résultats de confluence existent pour la réécriture de termes mais ils ne s'étendent généralement pas aux graphes cycliques. Nous mettons en évidence une classe de graphes cycliques particuliers, les graphes admissibles, pour laquelle nous donnons une preuve de confluence de la réécriture. Concernant la relation de surréduction, nous en proposons une définition puis nous montrons que ce calcul est cohérent et complet par rapport à celui de la réécriture dans le cadre des graphes admissibles. Nous étudions ensuite plusieurs stratégies de réécriture et de surréduction de graphes admissibles, c'est-à-dire des algorithmes permettant d'éliminer des calculs inutiles ou redondants. Nous montrons que nos stratégies sont optimales selon de nombreux critères dépendants des systèmes de réécriture considérés

L'Inférence Grammaticale au pays des Apprentissages Automatiques : Discussions sur la coexistence de deux disciplines

Quand on cherche à situer l'Inférence Grammaticale dans le paysage de la Recherche, on la place volontiers au sein de l'Apprentissage Automatique, qu'on place lui-même volontiers dans le champ de l'Intelligence Artificielle. Ainsi, dans leur livre de référence, Laurent Miclet et Antoine Cornuéjols préfèrent-ils parler d'Apprentissage Artificiel plutôt que d'Apprentissage Automatique, et consacrent-ils un chapitre complet à l'Inférence Grammaticale. C'est l'histoire du Machine Learning qui explique cette hiérarchie. Pourtant, en 2010, elle n'est pas toujours facile à justifier : combien de chercheurs dans le domaine du Machine Learning connaissent-ils le paradigme d'identification à la limite ? Et combien de chercheurs en Inférence Grammaticale maîtrisent-ils la théorie de la régularisation utilisée en optimisation ? Il suffit de suivre des conférences comme ICGI ou ECML pour constater que les communautés sont différentes, tant sur le plan de leurs motivations que sur celui de leurs cultures scientifiques. En outre, lorsqu'on étudie l'histoire des deux domaines, on observe des points de divergence depuis longtemps déjà. D'un autre côté, plusieurs éléments consolident cette hiérarchie. En effet, tous les algorithmes d'identification fournissent in fine des grammaires qui acceptent les données positives et rejettent les données négatives. Donc les grammaires peuvent être vues comme des sortes de classifieurs, et un algorithme d'Inférence Grammaticale comme un apprenant visant à résoudre un problème de classification. De même, le but de l'Inférence Grammaticale Stochastique est d'identifier des distributions de probabilité, et c'est une thématique qu'on retrouve également en Machine Learning. Ainsi, dans ce manuscrit, nous avons choisi d'étudier, à la lumière de nos travaux, les relations entre Inférence Grammaticale et Classification Supervisée

String distances and Uniformities

International audienc