GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Nous proposons une méthode d'apprentissage automatique visant à détecter des ruptures dans une suite de vecteurs. Notre algorithme appartient à la famille des méthodes dites à noyau et repose sur la transposition du problème étudié dans un espace hilbertien muni d'un noyau reproduisant. Un indice de stationarité est construit dans cet espace, où l'on compare deux cercles (qui résultent de l'estimation de deux supports de densité) à l'aide d'un critère de type Fisher. Une rupture correspond à une distance importante entre les centres des deux cercles (relativement à leur rayon). Nous montrons que cet indice peut en fait être calculé dans l'espace de départ; des simulations illustrent l'efficacité de la méthode sur des données réelles
