Advanced Methods for Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks

Recurrent Neural Networks for Temporal Data Processing, Intech, pp. 15-36, ISBN 978-953-307-685-0

Etat de l'art de la segmentation de maillage 3D par patchs surfaciques

National audienceLa segmentation de maillage 3D est une composante essentielle de nombreuses applications. Elle se décline en deux familles : la segmentation en patchs surfaciques et la segmentation en parties significatives. Dans cet article, nous traitons principalement de la segmentation de maillages 3D en patchs surfaciques et en proposons un état de l'art. Nous positionnons le contexte de ce type de segmentation et discutons des contributions les plus pertinentes

Tabu search model selection for SVM

International audienceA model selection method based on tabu search is proposed to build support vector machines (binary decision functions) of reduced complexity and efficient generalization. The aim is to build a fast and efficient support vector machines classifier. A criterion is defined to evaluate the decision function quality which blends recognition rate and the complexity of a binary decision functions together. The selection of the simplification level by vector quantization, of a feature subset and of support vector machines hyperparameters are performed by tabu search method to optimize the defined decision function quality criterion in order to find a good sub-optimal model on tractable times

De l'appariement de graphes symboliques à l'appariement de graphes numériques : Application à la reconnaissance de symboles

Les représentations sous forme de graphes structurels ont été appliquées dans un grand nombre de problèmes en vision par ordinateur et en reconnaissance de formes. Néanmoins, lors de l'étape d'appariement de graphes, les algorithmes classiques d'isomorphisme de graphes sont peu performants quand l'image est dégradée par du bruit ou des distorsions vectorielles. Cet article traite de la reconnaissance de symboles graphiques grâce à la formulation d'une nouvelle mesure de similarité entre leur représentation sous forme de graphes étiquetés. Dans l'approche proposée, les symboles sont d'abord décomposés en primitives structurelles et un graphe attribué est alors généré pour décrire chaque symbole. Les nœuds du graphe représentent les primitives structurelles tandis que les arcs décrivent les relations topologiques entre les primitives. L'utilisation d'attributs numériques pour caractériser les primitives et leurs relations permet d'allier précision et, invariance à la rotation et au changement d'échelle. Nous proposons également une nouvelle technique d'appariement de graphes basée sur notre fonction de similarité qui utilise les valeurs numériques des attributs pour produire un score de similarité. Cette mesure de similarité a de nombreuses propriétés intéressantes comme un fort pouvoir de discrimination, une invariance aux transformations affines et une faible sensibilité au bruit

Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles

La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s est intéressé aux méthodes issues de l apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s est également intéressé à l intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d affecter les prédicteurs aux sous ensembles obtenus. Nous présentons une modification dans l algorithme d apprentissage des réseaux de neurones récurrents afin de les adapter à cette approche. Nous proposons également deux nouvelles techniques de clustering, la première basée sur les cartes de Kohonen et la seconde sur les arbres binaires.Time series forecasting is a widely discussed issue for many years. Researchers from various disciplines have addressed it in several application areas : finance, medical, transportation, etc. In this thesis, we focused on machine learning methods : neural networks and SVM. We have also been interested in the meta-methods to push up the predictor performances, and more specifically the local models. In a divide and conquer strategy, the local models perform a clustering over the data sets before different predictors are affected into each obtained subset. We present in this thesis a new algorithm for recurrent neural networks to use them as local predictors. We also propose two novel clustering techniques suitable for local models. The first is based on Kohonen maps, and the second is based on binary trees.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Segmentation hiérarchique de maillage 3D à partir des dynamiques de contour

La segmentation de maillage 3D est un problème fondamental en synthèse d'image et est devenu un enjeu important pour de nombreuses applications. Cet article introduit une nouvelle méthode de segmentation hiérarchique basée sur la ligne de partage des eaux (LPE), les cascades et les dynamiques de contour. La LPE génère une première partition composée de petits patchs surfaciques ; les dynamiques de contour offrent une bonne caractérisation des frontières et les cascades mettent à disposition plusieurs niveaux de segmentation pour l'utilisateur. Le procédé de fusion hiérarchique basé sur les cascades génère un arbre qui contient plusieurs schémas de segmentation ; l'utilisateur a ainsi la possibilité de parcourir facilement chacun des niveaux de segmentation contenus dans cet arbre pour sélectionner le plus adapté à son application

Design of Evolutionary Methods Applied to the Learning of Bayesian Network Structures

Bayesian Network, Ahmed Rebai (Ed.), ISBN: 978-953-307-124-4, pp. 13-38

Segmentation et suivi de l'endocarde dans des séquences IRM 3D par surface active

Nous proposons un modèle de surface active 3D+T pour la segmentation et le suivi de la paroi endocardique du ventricule gauche dans des séquences cardiaques 3D. Pour réunir les étapes de segmentation et de suivi, la surface est dotée d'une structure divisée à la fois dans l'espace et le temps. Elle se modélise sous la forme d'une matrice de contours actifs planaires, connectés d'une coupe et d'une phase à l'autre, ce qui permet de maintenir une cohérence temporelle et spatiale. Dans une phase donnée, l'empilement des contours constitue un maillage triangulaire 3D de topologie cylindrique. La paroi ventriculaire est extraite par minimisation d'une énergie qui combine un terme contour et un nouveau terme basé région, exprimé selon le principe de la bande étroite

Segmentation of color images : applications to cellular microscopy

A morphological method for the color segmentation of cytological images is presented. This method is mainly based on watershed whose potential function blend local and global informations. The method uses a priori informations for the frame of the method. The paper is based on three parts. In a first part, the frame of a morphological segmentation method is recalled. Secondly, our morphological method of color segmentation is presented and its corresponding methodology of utilization is developped. All importants points of our morphological method are exposed : choice of the color space, choice of the color gradient, etc. Finally, the usefulness of the segmentation method is illustrated on images from serous cytology.Nous proposons une méthode morphologique de segmentation d'images couleur de cytologie. Cette méthode est basée sur la ligne de partage des eaux utilisant une fonction de potentiel couleur combinant informations locale et globale. Cette méthode de segmentation utilise des informations a priori pour élaborer l'utilisation de la méthode. L'article s'articule autour de trois parties. Dans une première partie, nous rappellerons tout d'abord la structure d'une segmentation morphologique couleur. Dans une deuxième partie, nous exposerons notre méthode morphologique de segmentation couleur ainsi que sa méthodologie d'utilisation précisant tous les points importants et leur mise au point (choix de l'espace couleur, choix du gradient, etc.). Dans une dernière partie nous verrons une illustration de la méthode de segmentation sur des images de la cytologie des séreuses