Visual clustering based on chemical recognition system of ants

International audienceThis paper describes the Visual AntClust clustering algorirthm that relies on a modeling of the chemical recognition system of ants to build a partition of a data set. The algorithm associates each artificial ant with a data object to be classified and represent its chemical signature in a 2D euclidian space. It then applies rules that mimic the behavior of real ants to group into the same nest (or cluster) the artificial ants. Therefore similar ants (or data) also tends to have similar coordinates in the 2D space. Experimental results show that this method can achieve good performances on artificial and real data sets and allows for a good visualization tool

Exploration virtuelle de sculptures : quelles interfaces ?

National audienceno abstrac

Construction d'un graphe de proximité pour l'exploration de larges collections d'images

In the Fourth edition of "Big Data Mining and Visualization" DaysDans ces travaux, nous nous intéressons à la structuration et la visualisation de collections d'images. En effet, durant la dernière décennie, la quantité d'images capturées par tout un chacun a explosé, qu'elles soient générées dans le cadre privé, commercial ou dans celui de projets de numérisation (humanités numériques). De plus, l'avènement d'Internet a accentué le fait que le nombre d'images mises en ligne croît de manière exponentielle, notamment avec les sites d'instituts ou encore les réseaux sociaux

Exploration visuelle et interactive d'une large collection d'images en libre accès

A la 15ème Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances (EGC) - Atelier VIFCet article décrit l'approche et les résultats de travaux préliminaires sur l'exploration visuelle et interactive d'une large collection d'images en libre accès (Open Access images). Cette exploration s'appuie sur des descripteurs vi-suels et structure les images dans un graphe de proximité de manière incrémen-tale, afin de pouvoir traiter de grandes collections d'images. L'approche utilisée consiste à : (i) collecter des images et des métadonnées, (ii) extraire des des-cripteurs, (iii) structurer des données dans le graphe et (iv) visualiser le graphe obtenu à l'aide d'algorithmes existants de dessin de graphes

Fouille visuelle de données temporelles avec DataTube2

International audienceNous nous intéressons dans cet article à la fouille visuelle de données temporelles, où les données ont été mises sous la forme de n attributs dont les valeurs sont enregistrées pendant k instants. Après un état de l'art sur les différentes approches de visualisation de telles séries, nous présentons plus particulièrement une approche ayant reçue encore peu d'attention ("DataTube"). DataTube place les données dans un tube dont l'axe représente le temps. Nous étendons ensuite cette approche : tout d'abord nous définissons plusieurs modes de visualisations (couleurs, formes, etc) et nous ajoutons un axe temporel. Ensuite nous introduisons des interactions avec la possibilité de sélectionner des attributs et des instants, afficher des données complexes ou encore insérer des annotations sur la visualisation. Nous ajoutons une étape de classification non supervisée afin de regrouper dans la visualisation les attributs similaires. Enfin nous intégrons cette visualisation dans notre plateforme de fouille de données en réalité virtuelle VRMiner, avec un affichage stéréoscopique et des possibilités de navigation interactive. Nous appliquons cette visualisation sur plusieurs ensembles de données réelles et nous montrons qu'elle peut gérer jusqu'à 1,5 million de valeurs. Nous présentons également une évaluation utilisateur

A Convolutional Neural Network into graph space

Convolutional neural networks (CNNs), in a few decades, have outperformed the existing state of the art methods in classification context. However, in the way they were formalised, CNNs are bound to operate on euclidean spaces. Indeed, convolution is a signal operation that are defined on euclidean spaces. This has restricted deep learning main use to euclidean-defined data such as sound or image. And yet, numerous computer application fields (among which network analysis, computational social science, chemo-informatics or computer graphics) induce non-euclideanly defined data such as graphs, networks or manifolds. In this paper we propose a new convolution neural network architecture, defined directly into graph space. Convolution and pooling operators are defined in graph domain. We show its usability in a back-propagation context. Experimental results show that our model performance is at state of the art level on simple tasks. It shows robustness with respect to graph domain changes and improvement with respect to other euclidean and non-euclidean convolutional architectures.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1611.08402 by other author

Acquisition, visualisation et reconstruction 3D de données anatomiques issues de dissection (application aux fibres blanches cérébrales)

Dans cette thèse, nous présentons un système complet permettant de sauvegarder un processus destructif tel qu'une dissection anatomique. Nous proposons une méthode depuis l'acquisition 3D des données jusqu'à la visualisation interactive et immersive, dans le but de créer une vérité terrain. L'acquisition 3D regroupe l'acquisition de la géométrie par scanner laser (maillage) ainsi que de l'information de couleur par le biais d'un appareil photo haute résolution (texture). Ce processus d'acquisition et répété au cours de la dissection du spécimen. Les différentes acquisitions du spécimen sont représentées par des surfaces 3D texturées. Elles sont ensuite recalées entre elles. Un expert anatomiste peut alors explorer ces différentes étapes de dissections modélisées dans une visualisation immersive en utilisant du matériel d'interaction (bras haptique). Un outil d'étiquetage permet une segmentation manuelle précise de régions d'intérêt visibles sur chacune des surfaces 3D. Un objet tridimensionnel peut ensuite être reconstruit et proposé à l'utilisateur sur la base des zones d'intérêt étiquetées. Le but étant de créer des vérité terrains afin de confronter des résultats issus de modalités d'acquisition volumiques (IRM). Nous montrons l'application de la méthode à la reconstruction de faisceaux de fibres blanches humaine dans le but de valider des résultats de tractographie.In this thesis, we present a system to keep track of a destructive process such as a medical specimen dissection, from data acquisition to interactive and immersive visualization, in order to build ground truth models. Acquisition is a two-step process, first involving a 3D laser scanner to get a 3D surface, and then a high resolution camera for capturing the texture. This acquisition process is repeated at each step of the dissection, depending on the expected accuracy and the specific objects to be studied. Thanks to fiducial markers, surfaces are registered on each others. Experts can then explore data using interaction hardware in an immersive 3D visualization. An interactive labeling tool is provided to the anatomist, in order to identify regions of interest on each acquired surface. 3D objects can then be reconstructed according to the selected surfaces. We aim to produce ground truths which for instance can be used to validate data acquired with MRI. The system is applied to the specific case of white fibers reconstruction in the human brain.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

VizAssist (un assistant utilisateur pour le choix et le paramétrage des méthodes de fouille visuelle de données)

Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l objectif principal est de guider les utilisateurs (experts ou novices) durant le processus d exploration et d analyse de leur ensemble de données. Nous illustrons, l approche sur laquelle s appuie VizAssit pour guider les utilisateurs dans le choix et le paramétrage des visualisations. VizAssist propose un processus en deux étapes. La première étape consiste à recueillir les objectifs annoncés par l utilisateur ainsi que la description de son jeu de données à visualiser, pour lui proposer un sous ensemble de visualisations candidates pour le représenter. Dans cette phase, VizAssist suggère différents appariements entre la base de données à visualiser et les visualisations qu il gère. La seconde étape permet d affiner les différents paramétrages suggérés par le système. Dans cette phase, VizAssist utilise un algorithme génétique interactif qui a pour apport de permettre aux utilisateurs d évaluer et d ajuster visuellement ces paramétrages. Nous présentons enfin les résultats de l évaluation utilisateur que nous avons réalisé ainsi que les apports de notre outil à accomplir quelques tâches de fouille de données.In this thesis, we deal with the problem of automating the process of choosing an appropriate visualization and its parameters in the context of visual data mining. To solve this problem, we developed a user assistant "VizAssist" which mainly assist users (experts and novices) during the process of exploration and analysis of their dataset. We illustrate the approach used by VizAssit to help users in the visualization selection and parameterization process. VizAssist proposes a process based on two steps. In the first step, VizAssist collects the user s objectives and the description of his dataset, and then proposes a subset of candidate visualizations to represent them. In this step, VizAssist suggests a different mapping between the database for representation and the set of visualizations it manages. The second step allows user to adjust the different mappings suggested by the system. In this step, VizAssist uses an interactive genetic algorithm to allow users to visually evaluate and adjust such mappings. We present finally the results that we have obtained during the user evaluation that we performed and the contributions of our tool to accomplish some tasks of data mining.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Twelve numerical, symbolic and hybrid supervised classification methods

International audienceSupervised classification has already been the subject of numerous studies in the fields of Statistics, Pattern Recognition and Artificial Intelligence under various appellations which include discriminant analysis, discrimination and concept learning. Many practical applications relating to this field have been developed. New methods have appeared in recent years, due to developments concerning Neural Networks and Machine Learning. These "hybrid" approaches share one common factor in that they combine symbolic and numerical aspects. The former are characterized by the representation of knowledge, the latter by the introduction of frequencies and probabilistic criteria. In the present study, we shall present a certain number of hybrid methods, conceived (or improved) by members of the SYMENU research group. These methods issue mainly from Machine Learning and from research on Classification Trees done in Statistics, and they may also be qualified as "rule-based". They shall be compared with other more classical approaches. This comparison will be based on a detailed description of each of the twelve methods envisaged, and on the results obtained concerning the "Waveform Recognition Problem" proposed by Breiman et al which is difficult for rule based approaches