Contribution aux méthodes de reconnaissance structurelle de formes (approche à base de projections de graphes)

Les travaux exposés dans cette thèse portent sur une contribution aux techniques de projection de graphes, appliquées à la reconnaissance de formes, visant à tirer parti de la richesse des méthodes structurelles et de l efficacité des outils statistiques. Nous présentons une nouvelle projection s inscrivant dans la catégorie des sondages de graphes. La première contribution de cette thèse porte sur l encapsulation de la topologie du graphe dans une représentation vectorielle, en s appuyant sur le dénombrement de motifs (sous-graphes) issus d un lexique généré indépendamment du contexte. Ces motifs permettent de minimiser les pertes de l information topologique lors de la projection. La deuxième contribution porte sur l intégration de l information relative aux étiquettes au sein de notre projection par l adjonction de leurs dénombrements. Aux problèmes liés à la nature et la variabilité des attributs, nous proposons deux solutions dans le but de constituer des classes d étiquettes moins nombreuses. La première consiste à discrétiser les attributs numériques puis à les combiner. La deuxième vise à former ces classes par un partitionnement global de l ensemble des étiquettes. Ces propositions sont ensuite évaluées sur différentes bases de graphes et dans différents contextes.The work exposed in this thesis focuses on a contribution to techniques of graph embedding, applied to pattern recognition, aiming to take advantages of the richness of structural methods and the efficiency of statistical tools. We present a new embedding, joining the category of graph probing. The first contribution of this thesis deals with the embedding of the graph topology in a vectorial representation, based on the counting of patterns (subgraphs) stemming of a lexicon generated independently of the context. These patterns permit the minimization of losses of the topological information during the embedding. The second contribution focuses on the integration of the information related to labels inside our embedding by adding their counting. To deal with problems linked to the nature and the variability of the attributes, we suggest two solutions to reduce the number of label classes. The first one consists of discretizing numeral attributes and combining them The second one aims to build these classes by a global clustering on the set of labels. Then, these proposals are evaluated on different datasets of graphs and in different contexts.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Security and Privacy for the Internet of Things: An Overview of the Project

As the adoption of digital technologies expands, it becomes vital to build trust and confidence in the integrity of such technology. The SPIRIT project investigates the proof of concept of employing novel secure and privacy-ensuring techniques in services set-up in the Internet of Things (IoT) environment, aiming to increase the trust of users in IoTbased systems. The proposed system integrates three highly novel technology concepts developed by the consortium partners. Specifically, a technology, termed ICMetrics, for deriving encryption keys directly from the operating characteristics of digital devices; secondly, a technology based on a contentbased signature of user data in order to ensure the integrity of sent data upon arrival; a third technology, termed semantic firewall, which is able to allow or deny the transmission of data derived from an IoT device according to the information contained within the data and the information gathered about the requester

A Semi-automatic Groundtruthing Framework for Performance Evaluation of Symbol Recognition and Spotting Systems

International audienc

Named Entity Recognition Architecture Combining Contextual and Global Features

International audienceNamed entity recognition (NER) is an information extraction technique that aims to locate and classify named entities (e.g., organizations, locations,...) within a document into predefined categories. Correctly identifying these phrases plays a significant role in simplifying information access. However, it remains a difficult task because named entities (NEs) have multiple forms and they are context dependent. While the context can be represented by contextual features, the global relations are often misrepresented by those models. In this paper, we propose the combination of contextual features from XLNet and global features from Graph Convolution Network (GCN) to enhance NER performance. Experiments over a widely-used dataset, CoNLL 2003, show the benefits of our strategy, with results competitive with the state of the art (SOTA)

Identification de documents par classification monoclasse

National audienc

Atténuer les erreurs de numérisation dans la reconnaissance d'entités nommées pour les documents historiques

National audienceThis paper tackles the task of NER applied to historical texts obtained from processing digital images of news papers using OCR techniques. The main challenge for this task is that the OCR process leads to misspellings and linguistic errors in the output text, which can impact the performance of the NER. We conduct a comparative evaluation on two historical datasets in German and French against previous state-of-the-art models, and we propose a model based ona hierarchical stack of Transformers to approach the NER task for historical data. Our findings show that the proposed model clearly improves the results on both historical data setsCet article aborde la reconnaissance d’entités nommées (NER) appliquée aux textes historiques obtenus à partir du traitement d’images numériques de journaux à l’aide de tech-niques de reconnaissance optique de caractères (OCR). Nous soutenons que le principal défi pour cette tâche est que le processus OCR produit des textes contenant entre autres des fautes d’orthographe et des erreurs de syntaxes. De plus, des variations sémantiques peuvent être présentes dans les documents anciens, ce qui a un impact sur les performances de la reconnaissance d’entités nommées. Nous menons une évaluation comparative à l’état de l’art de deux ensembles de données historiques en allemand et en français, et nous proposons un modèle basé sur une pile hiérarchique de couches Transformer pour aborder la reconnaissance d’entités nommées dans des données historiques. Nos résultats montrent que le modèle proposé améliore clairement les résultats sur les deux ensembles de donnée