Visualisation interactive de données volumiques texturées pour la détection supervisée de failles en imagerie sismique

L'interprétation des images sismiques tridimensionnelles est une étape clé de léxploration pétrolière. Les enjeux de cette activité sont de produire un modèle des différentes structures, telles que les failles, incluses au sein des données sismiques. Les objectifs multiples de cette thèse, menée en partenariat avec le groupe TOTAL, sont de concevoir, d'implémenter et de valider des techniques innovantes de visualisation et d'interaction aidant à la détection et à la modélisation des failles, supervisée par un interprétateur. Bien que spécifiquement développés à destination d'un contexte opérationnel particulier, les outils proposés s'appliquent plus généralement à lénsemble des données volumiques texturées ainsi qu'à la segmentation manuelle de structures tridimensionnelles. Ils s'inscrivent dans un cadre théorique et méthodologique nécessairement pluridisciplinaire qui concerne des domaines aussi divers que la psychologie expérimentale, l'ingénierie cognitive, la réalité virtuelle ou encore l'interaction homme-machine.The interpretation of seismic 3D imagery is a step key leading to hydrocarbon exploitation. The challenge of this activity is to produce a model of several geological structures, like faults, embedded in seismic dataset. The aim of this thesis, carried out with TOTAL company, is to elaborate, design and evaluate new techniques of visualization and interaction for fault detection and modelization supervised by a human expert. Even if specially designed for an operational context, our tools are also dedicated to other volumetric data and manual segmentation of 3D structures. The theorical foundation of our works are based on a pluridisciplinary approach and concerns several scientific fields like experimental psychology, cognitive engineering, virtual reality or human computer interaction

Détection de structures linéiques par propagation de courbes de niveau et apprentissage

La détection supervisée de structures linéiques sur des images numériques est souvent faite par des techniques ne permettant pas d'assurer la continuité de ces structures. Nous présentons ici une approche permettant de détecter de telles structures connaissant leurs extrémités

Détection supervisée des oscillations hautes-fréquences sur l'électroencéphalogramme du patient épileptique

Ce mémoire présente un détecteur semi-automatique d’oscillations hautes-fréquences (HFO) sur l’EEG de scalp de patients épileptiques. Ce détecteur a pour objectif d’aider l’expert à faire le recensement des HFOs, une tâche difficile étant donné l’intérêt récent en la matière et la subjectivité requise dans la détection visuelle. Le détecteur proposé aura la fonction de limiter cette subjectivité, ainsi que de faire un gain de temps important par rapport à la détection visuelle actuellement utilisée. Un calcul de performance quantitatif sera possible grâce à une base de données de huit patients marqués par un expert. Le détecteur est évalué par son efficacité à trouver les marqueurs de l’expert (sensibilité) en limitant les fausses détections (FPR). Un détecteur de base est également fourni comme point de départ, et servira de seconde référence pour évaluer la performance du détecteur proposé. Les contributions principales présentées dans ce travail sont les suivantes : L’analyse des marqueurs de l’expert afin de trouver des caractéristiques communes pouvant mener à une détection plus sensible et spécifique des HFO, un système d’apprentissage des seuils qui adapte les paramètres du détecteur pour un patient spécifique à l’aide d’un sous-ensemble de marqueurs de ce même patient, et l’implémentation d’un système de score qui vise à séparer les vrais positifs des faux positifs. Les résultats du détecteur semi-automatique montrent un gain net de performance par rapport au détecteur initial. Les marqueurs de l’expert sont détectés à 77% avec un taux de 10 faux positifs par minute. Cette performance représente un gain en sensibilité et en spécificité par rapport à l’état de l’art

Contribution à la segmentation supervisée de données volumiques : modèle conceptuel et développement d'outils interactifs d'aide à l'interprétation d'images sismiques

Ce mémoire porte sur l’étude et la conception de nouveaux outils d’aide à l’interprétation des images sismiques. L’objectif est de permettre au géologue d’extraire de manière interactive les réseaux de failles tridimensionnelles visibles dans les blocs sismiques. Dans la première partie du manuscrit, nous abordons l’étude des mécanismes perceptifs mis en jeux lors de l’inspection visuelle des données sismiques dans le but de détecter les failles. Cette analyse nous permet de proposer une nouvelle technique de segmentation supervisée, nommée pointé dynamique, qui est présentée dans la deuxième partie du manuscrit. Le mémoire se termine par la présentation de résultats de segmentation obtenus par pointé dynamique.This thesis concerns the design of new tools for the analysis and interpretation of seismic images. Its main goal is the interactive extraction of three-dimensional fault networks found in volumetric seismic data. The first part of this work is devoted to the study of perceptual mechanisms that occur during the visual inspection of seismic data for fault detection. This analysis leads to the proposal of a new technique for the supervised segmentation of volumetric data, called dynamic pointing, which is introduced in the second part of this document. It concludes with the presentation of several segmentations obtained using the technique of dynamic pointing

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.Documents published by companies such as press releases, contain a wealth of information on various business activities. This is a valuable source for business intelligence analysis; but automatic tools are needed to exploit such large volume data. The work described in this thesis is part of a research project on business intelligence, namely we aim at the detection of business relationships between companies described in press releases. In this thesis, we consider business relation detection as a problem of classification. However, the existing classification methods do not allow us to obtain a satisfactory performance. This is mainly due to two problems: the representation of text using all the content words, which do not necessarily a business relationship; and the imbalance between classes. To address the first problem, we propose representations based on words that are between or close to the names of companies involved (which we call pivot words) in order to focus on words having a higher chance to describe a relation. For the second problem, we propose a two-stage classification. This method is more effective than the traditional resampling methods. We tested our approach on a collection of press releases in the automotive industry. Our experiments show that both proposed approaches can improve the classification performance. They perform much better than the traditional feature selection methods and the resampling method. This work shows the feasibility of automatic detection of business relations. The result of this detection could be used in an analysis of business intelligence

Classification des types de prairies et estimation de la diversité taxonomique à partir de séries temporelles d'images satellites

La télédétection offre de nombreuses possibilités pour caractériser la végétation aussi bien par sa composition que par sa structure. Si la capacité de cet outil à caractériser les milieux mono-spécifiques comme les grandes cultures a été montrée à de nombreuses reprises, plus de difficultés sont rencontrées lors de l’étude de milieux pluri-spécifiques comme les prairies. En effet, le mélange des espèces dans un milieu renvoie des valeurs radiométriques difficiles à interpréter. Dans ce contexte, l’objectif de ce stage est de caractériser le mode de gestion et la composition botanique des prairies à partir d’une série temporelle d’images satellites Formosat-2. Des relevés botaniques et des enquêtes sur le mode de conduite d’une cinquantaine de prairies ont été réalisés lors d’une campagne de terrain. Des typologies botaniques ont été construites avec une approche fonctionnelle de la composition en espèces, qui permet de rendre compte de la valeur d’usage agricole. Les prairies ont ainsi été distinguées selon leur précocité, leur potentiel de productivité, et la richesse en formes de vie (graminées, légumineuses, et diverses). Elles ont aussi été distinguées selon les différents modes de conduite qui ont été identifiés sur le terrain (prairies fauchées une fois, prairies fauchées deux fois, prairies pâturées et prairies mixtes). Des classifications supervisées ont été réalisées sur chacune de ces typologies et différents modèles linéaires ont été construits pour relié directement les taux de recouvrement des formes de vies avec les valeurs radiométriques enregistrées par les images. Les résultats indiquent qu’il est possible de distinguer les prairies fauchées des prairies mises en pâture avec une précision globale de plus de 80%. En revanche, la distinction des classes botaniques est difficile, notamment en raison du manque d’informations sur des paramètres non contrôlés, et d’un échantillonnage parfois irrégulier. De même, les modèles linéaires construits n’expliquent que très peu la composition botanique à partir des variables spectrales utilisées

Détection des écarts de tendance et analyse prédictive pour le traitement des flux d’événements en temps réel

Les systèmes d’information produisent différents types de journaux d’événements. Les données historiques contenues dans les journaux d’événements peuvent révéler des informations importantes sur l’exécution d’un processus métier. Le volume croissant de ces données collectées, pour être utile, doit être traité afin d’extraire des informations pertinentes. Dans de nombreuses situations, il peut être souhaitable de rechercher des tendances dans ces journaux. En particulier, les tendances calculées par le traitement et l’analyse de la séquence d’événements générés par plusieurs instances du même processus servent de base pour produire des prévisions sur les exécutions actuelles du processus. L’objectif de cette thèse est de proposer un cadre générique pour l’analyse des tendances sur ces flux d’événement, en temps réel. En premier lieu, nous montrons comment des tendances de différents types peuvent être calculées sur des journaux d’événements en temps réel, à l’aide d’un cadre générique appelé workflow de distance de tendance. De multiples calculs courants sur les flux d’événements s’avèrent être des cas particuliers de ce flux de travail, selon la façon dont différents paramètres de flux de travail sont définis. La suite naturelle de l’analyse statique des tendances est l’usage des algorithmes d’apprentissage. Nous joignons alors les concepts de traitement de flux d’événements et d’apprentissage automatique pour créer un cadre qui permet le calcul de différents types de prédictions sur les journaux d’événements. Le cadre proposé est générique : en fournissant différentes définitions à une poignée de fonctions d’événement, plusieurs types de prédictions différents peuvent être calculés à l’aide du même flux de travail de base. Les deux approches ont été mises en oeuvre et évaluées expérimentalement en étendant un moteur de traitement de flux d’événements existant, appelé BeepBeep. Les résultats expérimentaux montrent que les écarts par rapport à une tendance de référence peuvent être détectés en temps réel pour des flux produisant jusqu’à des milliers d’événements par seconde

Multiple Object Tracking in Urban Traffic Scenes

RÉSUMÉ:Le suivi multiobjets (MOT) est un domaine très étudié qui a évolué et changé beaucoup durant les années grâce à ses plusieurs applications potentielles pour améliorer notre qualité de vie. Dans notre projet de recherche, spécifiquement, nous sommes intéressés par le MOT dans les scènes de trafic urbain pour extraire précisément les trajectoires des usagers de la route, afin d’améliorer les systèmes de circulation routière desquels nous bénéficions tous.Notre première contribution est l’introduction d’informations sur les étiquettes de classe dans l’ensemble des caractéristiques qui décrivent les objets pour les associer sur différents trames, afin de bien capturer leur mouvement sous forme de trajectoires dans un environnement réel.Nous capitalisons sur les informations provenant d’un détecteur basé sur l’apprentissage profond qui est utilisé pour l’extraction des objets d’intérêt avant la procédure de suivi, carnous avons été intrigués par leurs popularités croissantes et les bonnes performances qu’ils obtiennent. Cependant, malgré leur potentiel prometteur dans la littérature, nous avons constaté que les résultats étaient décevants dans nos expériences. La qualité des détections,telle que postulée, affecte grandement la qualité des trajectoires finales. Néanmoins, nous avons observé que les informations des étiquettes de classe, ainsi que son score de confiance, sont très utiles pour notre application, où il y a un nombre élevé de variabilité pour les types d’usagers de la route.Ensuite, nous avons concentré nos efforts sur la fusion des entrées de deux sources différentes afin d’obtenir un ensemble d’objets en entrée avec un niveau de précision satisfaisant pour procéder à l’étape de suivi. À ce stade, nous avons travaillé sur l’intégration des boîtes englobantes à partir d’un détecteur multi-classes par apprentissage et d’une méthode basée sur la soustraction d’arrière-plan pour résoudre les problèmes tels que la fragmentation et les représentations redondantes du même objet.---------- ABSTRACT:Multiple object tracking (MOT) is an intensively researched area that have evolved and undergone much innovation throughout the years due to its potential in a lot of applications to improve our quality of life. In our research project, specifically, we are interested in applying MOT in urban traffic scenes to portray an accurate representation of the road user trajectories for the eventual improvements of road traffic systems that affect people from all walks of life. Our first contribution is the introduction of class label information as part of the features that describe the targets and for associating them across frames to capture their motion into trajectories in real environment. We capitalize on that information from a deep learning detector that is used for extraction of objects of interest prior to the tracking procedure, since we were intrigued by their growing popularity and reported good performances. However,despite their promising potential in the literature, we found that the results were disappointing in our experiments. The quality of extracted input, as postulated, critically affects the quality of the final trajectories obtained as tracking output. Nevertheless, we observed that the class label information, along with its confidence score, is invaluable for our application of urban traffic settings where there are a high number of variability in terms of types of road users. Next, we focused our effort on fusing inputs from two different sources in order to obtain a set of objects with a satisfactory level of accuracy to proceed with the tracking stage. At this point, we worked on the integration of the bounding boxes from a learned multi-class object detector and a background subtraction-based method to resolve issues, such as fragmentation and redundant representations of the same object

Détection d'attaques informatiques sophistiquées contre les communications ADS-B en aviation

RÉSUMÉ : Le contrôle aérien dispose de plusieurs types de radars pour détecter des avions et assurer la sécurité des passagers et équipages dans le ciel. Depuis le début des années 2000, un pro-tocole de communication, l’Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B), a connu un véritable essor au point d’éventuellement supplanter les radars et de venir les remplacer dans certaines zones. Avec cette technologie, ce sont les avions eux-mêmes qui transmettent en continu leurs données de position. De plus, une constellation de satellites est déployée afin de recevoir ces messages et de permettre une détection des avions sur l’intégralité du globe terrestre.Si cette technologie présente beaucoup d’intérêt par la qualité des informations transmises et son faible coût, elle possède des lacunes qui sont dangereuses du point de vue de la cybersécurité. En e˙et, les messages ADS-B sont envoyés en clair et ne possèdent pas de mécanismes d’authentification. Il est donc possible pour une personne ayant pris connaissance du protocole de pouvoir perturber le travail des contrôleurs aériens et impacter négativement le trafic aérien en injectant de faux paquets par une radio logicielle. Cela cause un problème de sécurité, car en cas d’attaque les contrôleurs ne pourraient pas mener correctement leur mission et les pilotes peuvent être amenés à e˙ectuer des manœuvres dangereuses en suivant les indications du Traÿc Alert and Collision Avoidance System (TCAS), un système de prévention de collision, qui utilise l’ADS-B.Afin de corriger ces vulnérabilités, une grande partie des chercheurs se concentrent sur les di˙érents moyens d’intégrer de la cryptographie dans le protocole ADS-B, ce qui nécessitera une mise à jour. Or, les processus de certification en aéronautique mettent généralement plusieurs années à aboutir. C’est pourquoi notre travail s’est penché sur le développement et l’évaluation d’un outil de détection d’attaques ADS-B.----------ABSTRACT : Air traÿc control has several types of radar to detect aircraft and ensure the safety of passengers and crews in the sky. Since the beginning of the 2000s, a communication protocol, Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B), has experienced a real boom, to the point where it may eventually supplant the radars and replace them in certain areas. With this technology, it is the aircraft themselves that continuously transmit their position data. In addition, a constellation of satellites is deployed to receive these messages and enable aircraft to be detected over the entire globe.While this technology is of great interest because of the quality of the information transmitted and its low cost, it has shortcomings that are dangerous from a cybersecurity point of view. ADS-B messages are sent in clear text and have no authentication mechanisms. It is therefore possible for a person who is familiar with the protocol to be able to disrupt the work of air traÿc controllers and adversely a˙ect air traÿc by injecting false packets via a software defined radio. This causes a safety problem, because in the event of an attack the controllers would not be able to carry out their mission properly and pilots may have to carry out dangerous manoeuvres following the indications of Traÿc Alert and Collision Avoidance System (TCAS), a collision avoidance system which uses ADS-B.In order to correct these vulnerabilities, many researchers are focusing on the various ways of integrating cryptography into the ADS-B protocol, which will require updating. However, certification processes in aeronautics generally take several years to complete. This is why our work has focused on the development and evaluation of a tool for detecting ADS-B attacks