Éditeur(s) : HAL CCSD Lavoisier
Résumé : National audience
ISSN: 0992-499X

ujm-00352794
https://hal-ujm.archives-ouvertes.fr/ujm-00352794

Résumé : Cette thèse traite de la problématique de l'analyse automatique de tracés manuscrits réalisés à mains levée, à caractère géométrique et acquis en ligne. Lorsque l'on analyse un tracé en ligne, on peut le faire selon plusieurs angles. Comme pour les tracés hors ligne, on peu s'atteler à reconnaitre la forme produite. Mais le caractère en ligne de l'acquisition permet également d'autres niveaux d'analyse, comme l'analyse de la procédure utilisée par le dessinateur lors de la production de son dessin. Nous avons dans le cadre de ce travail élaboré des outils permettant de telles analyses de la production de tracé. Dans une première partie nous traitons des pré traitements à effectuer sur le tracé afin de pouvoir procéder aux analyses spatio-graphique et procédurale. Ces pré traitements sont le filtrage, la segmentation mixte à base d'arcs de cercles et de segments de droite, la sélection des points d'intérêt ainsi que l'identification de la nature de ces points. La seconde partie concerne l'analyse visuo-spatiale. Nous abordons alors deux aspects: la question de la reconnaissance des formes et celle de l'évaluation automatique de leur qualité. Notre contribution consiste en une méthode de reconnaissance basée sur l'apparence utilisant des descripteurs locaux. La dernière partie traite de l'analyse procédurale. Nous proposons une méthode d'extraction et de modélisation de la procédure mise en œuvre lors du dessin d'une forme. Nous montrons comment en utilisant cette modélisation, nous pouvons non seulement déterminer la procédure favorite d'un utilisateur mais également reconnaitre un dessinateur par l'analyse de sa procédure.
This thesis handles the problem of the automatic analysis of online hand drawn geometric sketches. An online sketch can be analysed according to several points of view. As for offline sketching, we can try to recognize the produced shape. However, online sketching allows other levels of analysis. For example the analysis of the behavior of the drawer during the production of the sketch. In this thesis, we have tried to develop tools allowing a multi level analysis, including both shape and behavior analysis. The first part of our work deals with the pre treatments that must be performed on the sketch in order to allow upper level analysis. Those pre treatments are filtering, mixed segmentation and feature points detection and labelisation. In the second part, we approach shape analysis in two aspects: shape recognition and evaluation. We have developed a appearance based method which use local descriptors to allows both recognition and evaluation of the quality of a produced shape compared to the model . in the last part we propose a method for drawer's behavior extraction and modeling. Then we show how we can not only determine the favorite procedure of a drawer but also recognize the drawer by analyzing his behavior.

http://www.theses.fr/2010AGUY0394/document

Résumé : Les graphes définis à partir de structures algébriques possèdent d’excellentes propriétés de symétries particulièrement intéressantes. L’exemple le plus flagrant est la notion de graphe de Cayley qui s’est révélée très riche non seulement du point de vue théorique mais aussi pratique par ses applications à de nombreux domaines incluant l’architecture des réseaux ou les machines parallèles. Néanmoins, la régularité des graphes de Cayley se révèle parfois être une limite étant donné qu’ils sont toujours sommet-transitifs et donc en particulier non pertinents pour générer des réseaux semiréguliers.Cette observation a motivé, en 2005, la définition d’une nouvelle classe de graphes définis à partir d’un groupe, appelés G-graphes. Ils possèdent aussi de nombreuses propriétés de régularité mais de manière moins restrictive.Cette thèse propose un nouveau regard sur cette classe de graphes par une approche plutôt orientée recherche opérationnelle alors que la grande majorité des études précédentes est dominée par des approches essentiellement algébriques. Nous-nous sommes alors intéressés à plusieurs questions :— La caractérisation des G-graphes : nous proposons des améliorations par rapport aux précédents résultats.— Identifier des classes de graphes comme des G-graphes grâce à des isomorphismes ou en utilisant le théorème de caractérisation.— Etudier la structure et les propriétés de ces graphes, en particulier pour de possibles applications aux réseaux : colorations semi-régulières, symétries et robustesse.— Une approche algorithmique pour la reconnaissance de cette classe avec notamment un premier exemple de cas polynomial lorsque le groupe est abélien.
Interactions between graph theory and group theory have already led to interesting results for both domains. Graphs defined from algebraic groups have highly symmetrical structure giving birth to interesting properties. The most famous example is Cayley graphs, which revealed to be particularly interesting both from a theoretical and a practical point of view due to their applications in several domains including network architecture or parallel machines. Nevertheless, the regularity of Cayley graphs is also a limit as they are always vertex-transitive and therefore not relevant to generate semi-regular networks. This observation motivated the definition, in 2005, of a new family of graphs defined from a group, called G-graphs. They also have many regular properties but are less restrictive. These graphs are in particular semi-regular k-partite, with a chromatic number k directly given in the group representation and they can be either transitive or not.This thesis proposes a new insight into this class of graphs using an approach based on operational research while most of previous studies have been so far dominated by algebraic approaches. Then, the thesis addresses different kind of questions:— Characterizing G-graphs: we propose improvements of previous results.— Identifying some classes of graphs as G-graphs through isomorphism or using the characterization theorem.— Studying the structure and properties of these graphs, in particular for possible applications to networks: semi-regular coloring, symmetries and robustness.— Algorithmic approach for recognizing this class with a first example of polynomial case when the group is abelian.

http://www.theses.fr/2014AGUY0787/document

Éditeur(s) : HAL CCSD Cepaduès Editions
Résumé : Paradigmes de l’apprentissage artificiel
Panorama de l'intelligence artificielle - ses bases méthodologiques, ses développements

hal-01564552
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01564552
PRODINRA : 399098

Résumé : Les méthodes classiques d'analyse d'images satellites sont inadaptées au volume actuel du flux de données. L'automatisation de l'interprétation de ces images devient donc cruciale pour l'analyse et la gestion des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Ce travail vise à automatiser la cartographie dynamique de l'occupation du sol à partir d'images satellites, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables en prenant en compte les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet. Ainsi, un paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images est proposé. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée combinant apprentissage automatique par programmation logique inductive et classement par l'approche multi-class rule set intersection. Ces approches sont appliquées à la cartographie de la bande côtière Guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également sa variabilité en fonction des classes de la carte de référence et des données d'entrée. Les résultats de la classification supervisée montrent qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donnée et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision et de KAPPA (respectivement 84,6% et 0,7). Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'images de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses.
Classical methods for satellite image analysis are inadequate for the current bulky data flow. Thus, automate the interpretation of such images becomes crucial for the analysis and management of phenomena changing in time and space, observable by satellite. Thus, this work aims at automating land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanism, and by explicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based image analysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from maps. Thus, a supervised parameterization methods of a segmentation algorithm is proposed. Secondly, a supervised classification of geographical objects is presented. It combines machine learning by inductive logic programming and the multi-class rule set intersection approach. These approaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility of the segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and of the input data. Yet, methodological developments allow to consider an operational implementation of such an approach. The results of the object supervised classification show that it is possible to induce expressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application context and lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84,6% and 0,7. In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed images and proposes original and promising perpectives

http://www.theses.fr/2013AGUY0671/document