Champs Conditionnels Aléatoires pour l'Annotation d'Arbres

National audienceAvec en vue la transformation de documents semi-structurés de type XML, nous nous intéressons au problème de l'annotation de tels documents par apprentissage statistique, à partir d'exemples de documents déjà annotés. Afin de modéliser la probabilité d'une annotation connaissant un document, nous nous plaçons dans le cadre des champs conditionnels aléatoires. Ce modèle a déjà fait ses preuves pour l'annotation de séquences : nous l'adaptons ici aux arbres ordonnés d'arité non bornée. Nous étudions l'expressivité du nouveau modèle ainsi introduit en le comparant aux automates d'arbres stochastiques (ou grammaires régulières probabilistes d'arbres). Nous présentons aussi en détail l'algorithme de recherche de l'annotation la plus probable et l'algorithme d'inférence pour ce modèle. Ces algorithmes sont implantés dans une librairie Tree CRF écrite en JAVA. Ces travaux sont des préliminaires qui nous permettront par la suite d'étudier les applications du modèle pour la transformation de documents

Annotation fonctionnelle de corpus arborés avec des Champs Aléatoires Conditionnels

National audienceL'objectif de cet article est d'évaluer dans quelle mesure les "fonctions syntaxiques" qui figurent dans une partie du corpus arboré de Paris 7 sont apprenables à partir d'exemples. La technique d'apprentissage automatique employée pour cela fait appel aux "Champs Aléatoires Conditionnels" (Conditional Random Fields ou CRF), dans une variante adaptée à l'annotation d'arbres. Les expériences menées sont décrites en détail et analysées. Moyennant un bon paramétrage, elles atteignent une F1-mesure de plus de 80%

Apprentissage automatique d'un chunker pour le français

National audienceNous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Treebank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l'ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Treebank lui-même) qu'externe (sur un corpus distinct transcrit de l'oral), afin de mesurer sa robustesse. ABSTRACT Machine Learning of a chunker for French We describe in this paper how to automatically learn a chunker for French, from the French Treebank and CRFs (Conditional Random Fields). We did several experiments, either to recognize every possible kind of chunks, or to focus on nominal phrases only. We evaluate the obtained chunker on internal data (i.e. also extracted from the French Treebank) as well as on external (i.e from a distinct corpus) ones, to measure its robustness

Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l'apprentissage d'un segmenteur-étiqueteur du français

International audienceDans cet article, nous synthétisons les résultats de plusieurs séries d'expériences réalisées à l'aide de CRF (Conditional Random Fields ou "champs markoviens conditionnels") linéaires pour apprendre à annoter des textes français à partir d'exemples, en exploitant diverses ressources linguistiques externes. Ces expériences ont porté sur l'étiquetage morphosyntaxique intégrant l'identification des unités polylexicales. Nous montrons que le modèle des CRF est capable d'intégrer des ressources lexicales riches en unités multi-mots de différentes manières et permet d'atteindre ainsi le meilleur taux de correction d'étiquetage actuel pour le français

Les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille

L’objectif principal du présent article est de montrer que la « démarche extensive », initiée par Lise Salvas-Bronsard (1972) peut être fructueuse pour reconsidérer les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille. Par la même occasion nous rendons hommage à sa démarche synthétique en montrant que celle-ci est toujours éclairante, en permettant des interactions productives entre différents modes d’approche. Nous nous intéressons plus précisément aux relations d’évaluation d’actifs financiers dites multibêtas. Nous montrons que ces relations peuvent être démontrées, interprétées et utilisées, à la fois par une approche micro-économique (section 1 : Approche intrinsèque du problème de portefeuille), une approche macro-économique (section 2 : Équations d’Euler et modèles à facteurs), une approche économétrique (section 3 : Moindres carrés et efficience de portefeuille) et une approche décisionnelle en termes de gestion de portefeuille (section 4 : Gestion dynamique de portefeuille).The main objective of this article is to show that the "synthetic approach" initiated by Lise Salvas-Bronsard (1972) can be useful to reexamine the quantitative analysis of portfolio management. We pay a tribute to her work in showing that it is useful in allowing the interaction of different approaches. More specifically, we are interested by the relations between certain evaluations of financial assets called "multibeta". We show that these relations can be demonstrated and used by a microeconomic approach (Section 1: Intrinsic portfolio approach), a macroeconomic approach (Section 2: Euler equations and factor models), an econometric approach (Section 3: Least-squares and portfolio agency), and a decisional approach in terms of portfolio management (Section 4: Dynamic portfolio management)

Reconnaissance d’activités humaines à partir de séquences vidéo

Human activity recognition (HAR) from video sequences is one of the major active research areas of computer vision. There are numerous application HAR systems, including video-surveillance, search and automatic indexing of videos, and the assistance of frail elderly. This task remains a challenge because of the huge variations in the way of performing activities, in the appearance of the person and in the variation of the acquisition conditions. The main objective of this thesis is to develop an efficient HAR method that is robust to different sources of variability. Approaches based on interest points have shown excellent state-of-the-art performance over the past years. They are generally related to global classification methods as these primitives are temporally and spatially disordered. More recent studies have achieved a high performance by modeling the spatial and temporal context of interest points by encoding, for instance, the neighborhood of the interest points over several scales. In this thesis, we propose a method of activity recognition based on a hybrid model Support Vector Machine - Hidden Conditional Random Field (SVM-HCRF) that models the sequential aspect of activities while exploiting the robustness of interest points in real conditions. We first extract the interest points and show their robustness with respect to the person's identity by a multilinear tensor analysis. These primitives are then represented as a sequence of local "Bags of Words" (BOW): The video is temporally fragmented using the sliding window technique and each of the segments thus obtained is represented by the BOW of interest points belonging to it. The first layer of our hybrid sequential classification system is a Support Vector Machine that converts each local BOW extracted from the video sequence into a vector of activity classes’ probabilities. The sequence of probability vectors thus obtained is used as input of the HCRF. The latter permits a discriminative classification of time series while modeling their internal structures via the hidden states. We have evaluated our approach on various human activity datasets. The results achieved are competitive with those of the current state of art. We have demonstrated, in fact, that the use of a low-level classifier (SVM) improves the performance of the recognition system since the sequential classifier HCRF directly exploits the semantic information from local BOWs, namely the probability of each activity relatively to the current local segment, rather than mere raw information from interest points. Furthermore, the probability vectors have a low-dimension which prevents significantly the risk of overfitting that can occur if the feature vector dimension is relatively high with respect to the training data size; this is precisely the case when using BOWs that generally have a very high dimension. The estimation of the HCRF parameters in a low dimension allows also to significantly reduce the duration of the HCRF training phaseCette thèse s’inscrit dans le contexte de la reconnaissance des activités à partir de séquences vidéo qui est une des préoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. Les domaines d'application pour ces systèmes de vision sont nombreux notamment la vidéo surveillance, la recherche et l'indexation automatique de vidéos ou encore l'assistance aux personnes âgées. Cette tâche reste problématique étant donnée les grandes variations dans la manière de réaliser les activités, l'apparence de la personne et les variations des conditions d'acquisition des activités. L'objectif principal de ce travail de thèse est de proposer une méthode de reconnaissance efficace par rapport aux différents facteurs de variabilité. Les représentations basées sur les points d'intérêt ont montré leur efficacité dans les travaux d'art; elles ont été généralement couplées avec des méthodes de classification globales vue que ses primitives sont temporellement et spatialement désordonnées. Les travaux les plus récents atteignent des performances élevées en modélisant le contexte spatio-temporel des points d'intérêts par exemple certains travaux encodent le voisinage des points d'intérêt à plusieurs échelles. Nous proposons une méthode de reconnaissance des activités qui modélise explicitement l'aspect séquentiel des activités tout en exploitant la robustesse des points d'intérêts dans les conditions réelles. Nous commençons par l'extractivité des points d'intérêt dont a montré leur robustesse par rapport à l'identité de la personne par une étude tensorielle. Ces primitives sont ensuite représentées en tant qu'une séquence de sac de mots (BOW) locaux: la séquence vidéo est segmentée temporellement en utilisant la technique de fenêtre glissante et chacun des segments ainsi obtenu est représenté par BOW des points d'intérêt lui appartenant. Le premier niveau de notre système de classification séquentiel hybride consiste à appliquer les séparateurs à vaste marge (SVM) en tant que classifieur de bas niveau afin de convertir les BOWs locaux en des vecteurs de probabilités des classes d'activité. Les séquences de vecteurs de probabilité ainsi obtenues sot utilisées comme l'entrées de classifieur séquentiel conditionnel champ aléatoire caché (HCRF). Ce dernier permet de classifier d'une manière discriminante les séries temporelles tout en modélisant leurs structures internes via les états cachés. Nous avons évalué notre approche sur des bases publiques ayant des caractéristiques diverses. Les résultats atteints semblent être intéressant par rapport à celles des travaux de l'état de l'art. De plus, nous avons montré que l'utilisation de classifieur de bas niveau permet d'améliorer la performance de système de reconnaissance vue que le classifieur séquentiel HCRF traite directement des informations sémantiques des BOWs locaux, à savoir la probabilité de chacune des activités relativement au segment en question. De plus, les vecteurs de probabilités ont une dimension faible ce qui contribue à éviter le problème de sur apprentissage qui peut intervenir si la dimension de vecteur de caractéristique est plus importante que le nombre des données; ce qui le cas lorsqu'on utilise les BOWs qui sont généralement de dimension élevée. L'estimation les paramètres du HCRF dans un espace de dimension réduite permet aussi de réduire le temps d'entrainemen

Les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille

The main objective of this article is to show that the "synthetic approach" initiated by Lise Salvas-Bronsard (1972) can be useful to reexamine the quantitative analysis of portfolio management. We pay a tribute to her work in showing that it is useful in allowing the interaction of different approaches. More specifically, we are interested by the relations between certain evaluations of financial assets called "multibeta". We show that these relations can be demonstrated and used by a microeconomic approach (Section 1: Intrinsic portfolio approach), a macroeconomic approach (Section 2: Euler equations and factor models), an econometric approach (Section 3: Least-squares and portfolio agency), and a decisional approach in terms of portfolio management (Section 4: Dynamic portfolio management). L’objectif principal du présent article est de montrer que la « démarche extensive », initiée par Lise Salvas-Bronsard (1972) peut être fructueuse pour reconsidérer les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille. Par la même occasion nous rendons hommage à sa démarche synthétique en montrant que celle-ci est toujours éclairante, en permettant des interactions productives entre différents modes d’approche. Nous nous intéressons plus précisément aux relations d’évaluation d’actifs financiers dites multibêtas. Nous montrons que ces relations peuvent être démontrées, interprétées et utilisées, à la fois par une approche micro-économique (section 1 : Approche intrinsèque du problème de portefeuille), une approche macro-économique (section 2 : Équations d’Euler et modèles à facteurs), une approche économétrique (section 3 : Moindres carrés et efficience de portefeuille) et une approche décisionnelle en termes de gestion de portefeuille (section 4 : Gestion dynamique de portefeuille).

Architecture complètement convolutive à champ d'activation large pour la segmentation sémantique de la vasculature rétinienne dans les images de fond d'oeil

L’imagerie de fond d’oeil permet l’observation non-intrusive des structures anatomiques de la rétine. Ces images sont singulièrement très informatives pour évaluer le risque d’apparition de pathologies oculaires, cardiovasculaires ou cérébrovasculaire, dont le dépistage et le traitement préventif sont des défis majeurs de la médecine contemporaine. Plus particulièrement, les anomalies de la micro-vasculature rétienne sont des symptômes connus pour présager de ces maladies. L’extraction automatique et fiable de cette vasculature est donc une étape importante vers la conception d’un algorithme de diagnostique automatique convoité par les cliniciens. L’extraction de la vasculature rétinienne nécessite l’exécution de deux opérations : d’une part la segmentation des vaisseaux de la rétine, et d’autre part leur classification entre artérioles et veinules. La revue de littérature sur ces deux tâches révèle que les réseaux de neurones convolutifs sont très souvent utilisés pour effectuer la segmentation des vaisseaux, mais presque toujours absents des méthodes de classification vasculaire. En effet, les méthodes de classification les plus performantes appliquent toutes le même protocole : grâce aux outils de la théorie des graphes, elles reconstruisent l’arbre vasculaire rétinien à partir de sa carte de segmentation. Ensuite, un classificateur rudimentaire établi une première labellisation artère/veine pour chaque pixel appartenant à vaisseau. Enfin, ces labels sont moyennés, corrigés et propagés à travers le graphe de l’arbre vasculaire afin que chacun de ses segments soit étiqueté. Ce protocole imite en fait la démarche des cliniciens lorsqu’ils annotent les images de fond d’oeil. En effet, mis-à-part les plus gros vaisseaux, il est souvent difficile, voire impossible, de distinguer une artériole d’une veinule simplement par son apparence. Par conséquent, les cliniciens annotent d’abord les vaisseaux larges émergeant du disque optique en fonction de leur couleur (les veinules sont plus foncées que les artérioles) puis suivent ces vaisseaux à travers les bifurcations et les croisements en propageant les labels vers les terminaisons vasculaires. Pour résoudre les bifurcations et les croisements, les méthodes de classifications vasculaires automatiques reposent en général sur des connaissances a priori de l’anatomie des vaisseaux rétiniens formulées sous forme de règles topologiques. Cependant, ces règles ne peuvent pas tenir compte des anomalies de la vasculature rétinienne, puisque ces dernières en sont précisément les exceptions. Ainsi, parce qu’elles sont particulièrement peu robustes aux anomalies de la vasculature rétinienne, ces méthodes sont mal adaptées pour l’analyse d’image de rétines pathologiques.----------ABSTRACT: Retinal fundus imaging allows the non-invasive observation of the retinal natomical structure. Fundus images and more specifically the study of retinal micro-vasculature anomaly, are known to be informative when estimating risks of retinopathy, cardiovascular and cerebrovascular pathologies. Early diagnosis of those pathologies is the key to reducing their mortality rates and is a challenge of modern medicine (cardiovascular diseases is the second cause of deaths in Canada). Thus, an automatic and reliable extraction of the retinal vasculature tree is a key step towards the conception of automatic screening algorithms wished by clinicians. Extraction of the retinal vasculature tree consist in two tasks: the segmentation of the vessels and their classification between arteries and veins. Deep neural network are often used for the segmentation task but are almost never used for the classification task. Indeed, for this second task, algorithms usually make an extensive usage of the graph theory to reconstruct the retinal vascular tree from the segmentation map. A simple classifier is then used to compute arteries and veins labels which are averaged, corrected, and propagated along the vascular graph. Actually, this method attempt to mimic clinicians behaviour. Because small arteries and veins are not distinguishable by local features, clinicians start by labelling larger vessels (veins are always darker than arteries) and then propagates those labels towards the vascular endings by following each vessels through its bifurcations and crossing. In order to solve those bifurcations and crossing, automatic vascular classifications usually relies on prior anatomical and structural knowledge of the retinal vasculature which are transcribed into topological rules. However they can’t take into account vascular anomalies because they are the exceptions of those rules. Thus, because the are not reliable to vascular anomalies, those methods are not well fitted to perform the retinal vasculature extraction with a view to diagnose cardiovascular or cerebrovascular pathologies

Caractérisation et Reconnaissance de Gestes dans des vidéos à l'aide de Modèles Markoviens

This PHD thesis concerns the analysis of gestures, especially the characteri-zation and the recognition of gestures. The analysis of gestural data is a research field which involves Human-Machine communication, video management and signal processing fields. The main contribution of this PHD thesis is the design and implementation of a hybrid Markov system for sequential data recognition. The recognition task typically combines two tasks : segmentation and classification. Therefore, the proposed hybrid model combines the ability of modeling and segmentation of HiddenMarkov Models and the ability of local discrimination of Conditional Random Fields. We applied this hybrid system to the recognition of gesture sequences in videos in the context of one-shot-learning. The interesting recognition performance achieved in the context of the competition of ChaLearn show the advantage of the proposed approach for the context of learning with few examples. The recognition task requires a step of data characterization. In the context of gesture characterization, we propose two contributions. The first contribution is an improvement of local tracking of the dominant hand in a gesture with particle filters. This improvement is mainly based on a penalisation, computed with optical flow method, of the estimator and an automatic vocabulary reference generation. The second contribution is a method of global characterization of a gesture that we call the "gesture signature". The gesture signature describes the location, velocity and orientation of the global movement in a gesture combining velocity information calculated with optical flow method.Cette thèse concerne l’analyse de gestes, et plus particulièrement la caractérisation et la reconnaissance de gestes. L’analyse des données gestuelles est un axe de recherche impliquant les domaines de la communication Homme-Machine, de gestion des documents vidéo et du traitement du signal.La contribution principale de notre travail de thèse est l’étude, la conception et la mise en œuvre d’un système markovien hybride pour la reconnaissance de données séquentielles. La tâche de reconnaissance combine classiquement deuxtâches : la segmentation et la classification. Le modèle hybride proposé combine ainsi la capacité de modélisation et de segmentation des Modèles de Markov Cachés et la capacité de discrimination locale des Champs Aléatoires onditionnels.Nous avons appliqué ce système hybride à la reconnaissance des séquences de gestes dans des vidéos, dans le cadre applicatif de l’apprentissage avec un seul exemple. Les bonnes performances de reconnaissance obtenues dans le contexte de la compétition ChaLearn montrent l’intérêt de l’approche proposée pour l’apprentissage avec peu de données.La tâche de reconnaissance nécessite une étape de caractérisation des données. Dans le cadre de la caractérisation des gestes, nous proposons deux contributions. La première contribution est une amélioration du suivi local de la main domi-nante dans un geste avec les filtres particulaires. Cette amélioration est basée principalement sur une pénalisation issue des flots optiques de l’estimateur, et une génération automatique d’un vocabulaire de référence. La deuxième contribution est la proposition d’une méthode de caractérisation globale du geste que nous appelons une « signature du geste ». La signature du geste décrit la localisation, la vélocité et l’orientation du mouvement global dans un geste en combinantdes informations de vitesse calculée avec les flots optiques