1. Les structures géométriques de l’Information de Jean-Louis Koszul Frederic Barbaresco. p. 1-4 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous allons dans cet article rendre hommage à une partie de l’œuvre du Professeur Jean-Louis Koszul en rappelant les apports fondamentaux des modèles mathématiques de ce grand algébriste et géomètre dans le domaine des sciences géométriques de l’information, qui ont de nombreuses applications dans le domaine de l’Intelligence Artificielle où les algorithmes les plus performants sont bâtis sur le gradient naturel de la géométrie de l’Information déduit de la matrice de Fisher, comme l’a montré récemment Yann Ollivier. Le Professeur Koszul a introduit une 2-forme pour l’étude des domaines bornés homogènes qui est liée à généralisation de la métrique de Fisher pour les cônes convexes homogènes.

2. Estimation de connectivité effective par décomposition polyadique sous contraintes: application aux signaux EEG Pierre-antoine Chantal, Ahmad Karfoul, Régine Le bouquin jeannes. p. 5-8 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La connectivité effective se définit par l’influence, directe ou non, qu’exerce un système sur un autre. Cet article propose une méthode basée sur une décomposition tensorielle appelée décomposition canonique polyadique (DCP) sous contraintes pour estimer cette connectivité dans le cadre de la compréhension des systèmes neuronaux et de la localisation du foyer épileptique à partir d’enregistrements électroencéphalographiques intracérébraux (iEEG). La recherche d’un graphe de propagation d’information dans le cerveau humain permet en effet de mieux comprendre la crise et d'en localiser la source. L’inférence de ce graphe de propagation est rendue possible par cette DCP sous contraintes d’un tenseur de connectivité obtenu par une modélisation autorégressive vectorielle des données iEEG observées. La méthode proposée permet de caractériser les noeuds du graphe les plus émetteurs et les plus récepteurs d’information. L’efficacité de la méthode proposée est validée sur des données simulées et des données réelles enregistrées lors d’une crise d’épilepsie.

3. Analyse de la vulnérabilité d'un réseau via la mesure de l'entropie de Von Neumann. Hadj-ahmed Bay-ahmed, Delphine Dare-emzivat, Abdel Boudraa. p. 9-12 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans ce travail, nous présentons une nouvelle stratégie de mesure de la vulnérabilité des connexions d’un réseau modélisé par un graphe via les variations de l’entropie de Von Neumann de la matrice de densité associée à ce graphe, celui-ci étant vu comme un système quantique. Nous montrons que la perturbation du poids d’une arête agit sur l’entropie de Von Neumann résultante, la variation incluant certes l’intensité de la perturbation induite mais également une quantité liée aux degrés des nœuds adjacents à l’arête perturbée. Un algorithme reposant sur cette stratégie a été développé. Les premiers résultats sont prometteurs et ont confirmé la pertinence de cette nouvelle mesure. Notre algorithme met en évidence les discontinuités qui pourraient apparaître dans la structure en proposant une décomposition hiérarchique en sous-graphes relativement aux degrés de vulnérabilité des arêtes. La carte établie garantit une meilleure sécurité du réseau.

4. Apprentissage par renforcement profond pour la classification précoce de séquences temporelles Coralie Martinez, Emmanuel Ramasso, Guillaume Perrin, Michèle Rombaut. p. 13-16 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous traitons du problème de classification précoce de séquences temporelles. Il s’agit d’un problème de prise de décision séquentielle où l’objectif est de minimiser le temps de prédiction. Nous modélisons le problème par un Processus de Décision Markovien Partiellement Observable (POMDP). Nous proposons d’utiliser une méthode d’apprentissage par renforcement afin d’entraîner un agent à décider entre les actions de classer la séquence incomplète ou d’attendre une observation supplémentaire. Nous utilisons un algorithme existant qui approxime la politique de l’agent par un réseau de neurone profond. Nous avons adapté l’algorithme afin de pouvoir faire un apprentissage soit sur une base d’entraînement fixe, soit en ligne avec l’acquisition dynamique de nouvelles données d’entraînement. Nous proposons aussi un échantillonnage et un stockage hiérarichisé par action et par classe ainsi qu’une initialisation spécifique des épisodes d’entraînement afin de pallier le déséquilibre de la mémoire de l’agent.

5. Quantification de l’étendue d’un signal sur graphe Antoine Mazarguil, Laurent Oudre, Nicolas Vayatis. p. 17-20 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente une nouvelle métrique pour la quantification de l’étendue d’un signal sur graphe. Par analogie avec les réseauxde capteurs physiques, nous décrivons une expression mathématique de cette notion qui se base sur la représentation des noeuds du graphe dans un espace euclidien (graph embedding). La métrique proposée évalue de manière efficace si le phénomène décrit par le signal sur graphe est localisé ou non. Différentes propriétés et applications sont présentées, ainsi que des résultats sur des données de synthèse et réelles.

6. Classification des défauts mécaniques des robinets en utilisant les données de consommation électrique Angela Digulescu, Cornel Ioana, Cyril Planton, Franck Hars. p. 21-24 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’objectif de ce papier est de proposer et de valider une méthodologie d’analyse de données de consommation électrique pour l’alimentation de plusieurs types de robinets afin de pouvoir classifier les différents défauts. L’intérêt opérationnel est de pouvoir réaliser, grâce à cette classification, une détection préventive des défauts tout en utilisant des signaux bien plus facilement accessibles que des mesures mécaniques in situ. Cette analyse s’appuie sur une technique mixte décomposition en modes empiriques et représentation en diagramme de phase. Les paramètres extraits avec cette technique permettent une classification des différents types de défauts, réalisée à partir d’une base de données réelle composée des signaux de consommation électrique.

7. On the Validity of Isotropic Complex α-Stable Interference Models for Interference in the IoT Ce Zheng, Malcolm Egan, Laurent Clavier, Gareth w Peters, Jean-marie Gorce. p. 25-28 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Résumé – La croissance incessante d’objets communicants contraint les industriels et les chercheurs à développer des solutions permettant aux communications de rester fiables dans des environnements où linterférence n’est pas Gaussienne. Un modèle précis de cette interférence est avant tout nécessaire et plusieurs propositions ont été faites comme le modèle de Middleton ou les distributions α-stables. Cet article étudie cette dernière proposition qui repose a priori sur des hypothèses peu réalistes, en particulier une puissance rec¸ue non bornée. Nous montrons que ce modèle s’avère cependant valide, mˆ eme si l’on introduit une zone de garde autour du récepteur, limitant la puissance à une valeur finie, en adaptant l’exposant caractéristique de la distribution. Ceci est validé par l’étude des quantiles. La structure de dépendance est également étudiée. Abstract – With the growing numbers of IoT devices, both industries and researchers are facing the challenge of handling interference with non-Gaussian behavior. To model such interference, theoretical approaches have been proposed such as Middleton Class A and B, α-stable, etc. This paper addresses the validity of the α-stable model. Its theoretical validity is based on idealistic assumptions, especially an unbounded received power. We show that the α-stable model remains accurate, if we adapt the characteristic exponent α, when we introduce a guard zone that limits the received power. To do so, we study three features: the characteristic exponent, the quantiles and the dependence structure.

8. Optimisation en présence de contraintes en probabilité et processus markoviens contrôllés Mauricio González, Patricia Bouyer, Sanson Lasaulce, Nicolas Markey. p. 29-32 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article s'intéresse à l'existence et la synthèse des stratégies dans les processus de décision de Markov doublement pondérés, qui satisfont à la fois une contrainte en probabilité sur une condition d’accessibilité pondérée, et une contrainte quantitative sur la valeur espérée d'une variable aléatoire définie à l'aide d'une autre condition d'accessibilité. Cette étude généralise un problème d'ordonnancement de stratégies de consommation de puissance dans les réseaux électriques (tel que la recharge de véhicules électriques). Nous étudions l'ensemble des valeurs d'un paramètre (un seuil) pour lequel le problème a une solution, et montrons comment une caractérisation partielle de cet ensemble peut être obtenue via deux séquences de problèmes d'optimisation. Nous discutons également la complétude et la faisabilité de la méthode développée ainsi obtenue.

9. Extraction d’un noyau non stationnaire de processus gaussien à l’aide des ondelettes Romain Ravaille, Olivier Alata, Rémi Emonet. p. 33-36 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans leur article "Detecting periodicities with Gaussian processes ", Durrande et al. décomposent un noyau classique de processus gaussien (un Matern) en deux sous noyaux : un contenant l’information périodique et un résiduel apériodique. Cette décomposition s’inspire de la décomposition en série de Fourier et permet, via une comparaison des deux sous noyaux, d'évaluer à quel point les données interpolées sont périodiques. Notre but est de présenter une extension de cette méthode en utilisant les ondelettes, nous permettant ainsi d’obtenir un noyau non stationnaire. Notre objectif final est de pouvoir à la fois extraire et modéliser des composantes non stationnaires dans des signaux bruités afin de les caractériser et les simuler.

10. Une approche basée incertitude pour transporter un signal d'un graphe à un autre Bastien Pasdeloup, Hermina Petric-maretic, Mireille El gheche, Pascal Frossard. p. 37-40 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour transporter un signal d'un graphe source à un graphe cible. Pour ce faire, nous créons sur le graphe cible un signal proxy ayant les mêmes propriétés de concentration, dans le graphe et dans le spectre, que le signal sur le graphe source. Le signal proxy ainsi créé pourra ensuite être, par exemple, utilisé afin de mesurer une distance entre le signal qu'il représente et un autre signal sur le graphe cible, et ainsi permettre d'identifier un même phénomène observé sur deux graphes différents.

11. Segmentation de corrélations par débruitage pour explorer l'intégration financière internationale Pierre Borgnat, Cécile Bastidon, Pablo Jensen, Patrice Abry, Antoine Parent. p. 41-44 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous étudions dans ce travail les changements de la structure de corrélation des séries de rendements des marchés d'actions dans le monde de 1960 à 2018, afin d'analyser de manière endogène quelles sont les périodes d'intégration financière internationale. Pour cela, nous considérons différents indicateurs décrivant les corrélations (évoluant dans le temps) et utilisons une méthode de débruitage de signaux multivariés constants par morceaux pour réaliser la segmentation.

12. Allocation de ressources pour des réseaux satellitaires cognitifs Arthur Louchart, Paul De kerret, Philippe Ciblat. p. 401-404 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous traitons le problème d'allocation de ressources dans une liaison montante entre des utilisateurs terrestres et un satellite qui couvre plusieurs faisceaux lorsque les bandes utilisées sont déjà allouées à un système primaire terrestre. Par conséquent, le système à optimiser ne doit pas dépasser des seuils d'interférence sur le système primaire. Par rapport à l'état de l'art, l'originalité du travail réside dans la gestion performante des contraintes d'interférence avec le système primaire. Nos simulations montrent que notre proposition est particulièrement avantageuse lorsque le nombre de systèmes primaires présent est élevé.

13. Une méthode de détermination d’un ensemble optimal de décision : Application aux communications efficaces énergétiquement Hang Zou, Lasaulce Samson, Zhang Chao. p. 405-408 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article aborde pour la première fois le problème de la détermination de l’ensemble optimal de décision (à l’émission) pour les communications MIMO efficaces énergétiquement en présence d’une voie de retour à débit fini. Pour résoudrece problème, nous concevons un algorithme évolutionnaire exploitant l’approche "Invasive Weed Optimization". L’intérêt de notre approche par rapport au paradigme classique (prise de décision utilisant une version quantifiée du canal fournie par la voie deretour) est très bien illustré par les résultats numériques typiques fournis.

14. Performance théorique d’un neurone à spikes Integrate-and-Fire Anne Savard, Laurent Clavier, François Danneville, Christophe Loyez. p. 409-412 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier se concentre sur les performances théoriques d’un détecteur neuro-inspiré pour une communication numérique où le signal d’entrée est inférieur au seuil d’activation du neurone, rendant le bruit crucial pour la détection. Nous caractérisons dans un premier temps la probabilité d’erreur d’un tel détecteur basé sur un neurone Integrate-and-Fire (IF), puis étendons ce résultat à un détecteur utilisant plusieurs neurones IF en parallèle. Dans ce cas, nous proposons d’optimiser le nombre de neurones en parallèle, permettant d’atteindre une probabilité d’erreur inférieure à $10^{-4}$ pour une large plage de bruit, prouvant ainsi la puissance d’un tel détecteur IF.

15. Analyse de la coexistence des technologies à spectre étalé et à bande très étroite dans les bandes ISM Mohamed amine Ben temim, Guillaume Ferre, Romain Tajan. p. 413-416 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'internet des objets (IoT) est depuis quelques années en plein essor ce qui conduit actuellement à une augmentation de la densité du nombre d'objet connectés. Les objets connectés devant généralement minimiser leur consommation d'énergie, leur accès au canal est aléatoire. Sans contrôle d'accès au canal, les collisions entre paquets ont tendance à croître, entraînant une augmentation des probabilités de perte de paquet. Les applications de l'IoT étant diverses, plusieurs technologies de communications sont utilisées pour connecter les objets aux passerelles. Parmi elles on peut distinguer : Les technologies à étalement de spectre et à bande très étroite. L'objectif de cet article est d'analyser l'impact de la coexistence de ces deux technologies en terme de taux d’erreurs binaires (TEB) à partir d'une expression formelle des termes interférant la décision symbole.

16. Contribution à l’Estimation Aveugle du Canal de Transmission dans les Systèmes SIMO Non Linéaires Ouahbi Rekik, Karim Abed-meraim, Anissa Mokraoui, Mohamed Nait-meziane. p. 417-420 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les distorsions non linéaires représentent un problème inévitable dans de nombreux systèmes de communication, ce qui affecte considérablement leurs performances. L'objectif de cet article est de proposer deux solutions pour l'estimation aveugle du canal de transmission des systèmes SIMO (Single-Input Multiple-Output) non linéaires. La première solution est basée sur une approche sous espace, quant à la deuxième elle est basée sur l'approche du maximum de vraisemblance maximisée par l'algorithme EM (Expectation-Maximization) et initialisée par la première approche. Les résultats de simulations montrent que les deux approches proposées présentent des performances d'estimation du canal très intéressantes, avec une vitesse de convergence attrayante pour la solution itérative à base de l'EM et ce grâce à la bonne initialisation choisie.

17. Modélisation de la statistique du signal OFDM pour l’étude analytique de l’EVM avec réduction de PAPR par porteuses réservées Mariam Elhassan, Matthieu Crussière, Jean-françois Hélard, Youssef Nasser, Oussama Bazzi. p. 421-424 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La distribution statistique de l’amplitude du signal OFDM temporel, auquel est appliqué l’algorithme optimal de Tone Reservation pour la réduction de PAPR, est évaluée et modélisée. Cette étude fournit un résultat important et essentiel en tant que première étape à l’obtention d’une expression analytique de la métrique "Magnitude du Vecteur d’Erreur (EVM)" des signaux OFDM en présence de réduction de PAPR. L’algorithme de réduction utilisé étant mathématiquement optimal, le modèle proposé permet d’accéder à la borne inférieure d’EVM des signaux OFDM avec réduction de PAPR

18. Estimation de canal à faible complexité pour les modulations multiporteuses WCP-OFDM : impact des impulsions de mise en forme Benjamin Traullé, Damien Roque. p. 425-428 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette étude porte sur l'estimation de canal radiomobile pour les systèmes de transmission weighted cyclic prefix (WCP)-OFDM. Nous proposons une estimation par bloc, aidée par les données et par les décisions, selon le critère des moindres carrés. Bien que cette stratégie soit courante en OFDM avec préfixe cyclique, nous montrons qu'elle est également pertinente dans le cas d'impulsions de mise en forme maximisant la localisation temps-fréquence. De plus, la faible complexité calculatoire de la solution proposée suggère une mise en œuvre aisée par rapport aux récepteurs OFDM avec préfixe cyclique actuels.

19. On the Feasibility of a Secondary Service Transmission Over an Existent Satellite Infrastructure Luciano Barros cardoso da silva, Tarik Benaddi, Laurent Franck. p. 429-432 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

In this paper, we present a realistic use case in order to investigate the feasibility of a secondary service transmission over an existent satellite infrastructure. As a result, by using overlay cognitive radio techniques, we reach a data rate greater of 16 kbps for the secondary service, which is suitable for M2M applications, while the primary service maintains the same performance as in absence of secondary user interference.

20. Approche de type message passing pour la localisation de source en milieu fluctuant Guillaume Beaumont, Ronan Fablet, Angélique Drémeau. p. 433-436 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

En acoustique sous-marine, la propagation d'une onde peut être hautement perturbée par les fluctuations du milieu de propagation. En pratique, les mesures de phase d'un champ de pression sont fortement corrompues et de ce fait peuvent mettre en échec les algorithmes d'estimation de direction d'arrivée (DOA). Dans ces travaux, nous proposons de prendre en compte et d'exploiter la nature de ce bruit de phase dans un formalisme bayésien. Ceci, associé à un a priori parcimonieux sur le nombre de DOA à estimer, nous permet alors de concevoir un algorithme d'estimation basé sur un algorithme de type Message-Passing, baptisé ``paSAMP'' (pour Phase-aware Swept Approximate Message Passing). Les résultats sur données simulées montrent que paSAMP, à partir d'un unique échantillon, parvient à surpasser les approches conventionnelles d'estimation des DOA ainsi que d'autres approches bayésiennes au regard notamment de sa robustesse au bruit additif.

21. Apprentissage par dictionnaire pour le démélange de signaux temporels en IRMf Argheesh Bhanot, Céline Meillier, Fabrice Heitz, Laura Harsan. p. 437-440 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le démélange des données en IRM fonctionnelle (IRMf) est un problème difficile lorsque l’on s’intéresse au sujet unique, notamment du fait de la basse résolution spatiale des données. Nous proposons une méthode de démélange formulée comme un algorithme d’apprentissage par dictionnaire où la contrainte classique de parcimonie est remplacée par une contrainte de localisation spatiale haute résolution. Cette information est fournie par le recalage d’un atlas finement résolu et de la carte de segmentation associée sur nos données IRMf. Les premiers résultats sur données quasi-réelles montrent les performances de la méthode proposée puisque les signaux synthétiques sont très bien estimés.

22. Structuration de nuages de points issus d'acquisitions LiDAR multiples à l'aide de graphes locaux connectés Arnaud Bletterer, Frédéric Payan, Marc Antonini. p. 45-48 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous montrons comment une représentation basée sur des graphes locaux permet de structurer des nuages de points générés par agrégation d'acquisitions LiDAR. Ces graphes sont définis sur les cartes de profondeur générées par les capteurs, puis connectés pour obtenir une représentation unique et globale du site numérisé. Les résultats expérimentaux montrent que cette structure permet de manipuler et de traiter des nuages de points gigantesques même s'ils dépassent largement les capacités mémoire de la machine sur laquelle ces calculs sont effectués, et ce quel que soit le nombre d'acquisitions ou de points capturés par acquisition.

23. Séparation de spectres de galaxies basée sur la fusion de données de deux ordres de grisme en spectroscopie sans fente Andréa Guerrero, Shahram Hosseini, Yannick Deville, Thierry Contini, Tristan Grégoire. p. 441-444 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ces travaux visent à décontaminer des spectres de galaxies dans le cadre de la mission spatiale EUCLID. Le spectre d’un objet astronomique observé étant contaminé par les spectres des objets voisins spatialement, une méthode de séparation de sources est alors nécessaire. Ici, nous proposons une méthode innovante exploitant les propriétés optiques du modèle instrumental. Le critère résultant est basé sur la fusion de données des spectres de premier et deuxième ordres générés par un grisme. Un algorithme de descente en gradient a été développé pour optimiser ce critère. Des tests réalisés sur des données bruitées réalistes montrent l’efficacité de notre méthode.

24. Factorisation Matricielle Semi Non-Négative: Application à la Décomposition de Consommations Electriques Simon Henriet, Umut Simsekli, Sergio Dos santos, Benoit Fuentes, Gaêl Richard. p. 445-448 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Depuis de nombreuses années, la mesure et le suivi des consommations électriques dans les bâtiments résidentiels et commerciaux comme les bureaux, les centres commerciaux ou les entrepôts ont connu un essor important. Cependant, obtenir la consommation individuelle des équipements à partir de la consommation totale (NILM), est un problème complexe. Plusieurs approches ont été proposées dans le cadre des bâtiments résidentiels. Des résultats prometteurs ont notamment été obtenus par le biais de techniques de factorisation de matrices appliquées aux mesures haute fréquence de la tension et du courant. Ces méthodes ne sont pas efficaces lorsqu'on les applique aux bâtiments commerciaux. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode de factorisation basée sur une extension de la factorisation semi non négative de matrices (SNMF) à laquelle est ajoutée une pénalisation de la variation totale (TV-SNMF). Pour résoudre ce problème d'optimisation sous contraintes, nous avons développé une stratégie d'optimisation alternée qui utilise une méthode quasi-Newton. Les expériences sur une base de données de simulations de bâtiments commerciaux montrent clairement un gain d'efficacité comparé à d'autres approches comme l'analyse en composantes indépendantes (ICA) ou la SNMF classique.

25. Approches parcimonieuses pour l'estimation de la matrice de covariance spatiale et la localisation de sources acoustiques Gilles Chardon, François Ollivier, Jose Picheral, Sylvie Marcos. p. 449-452 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette communication aborde le problème de l'estimation de la position et la matrice de covariance spatiale de sources acoustiques. Cette approche permet d'améliorer la localisation des sources corrélées et de mieux caractériser les sources en apportant l'information sur leur corrélation. Les sources sont supposées ponctuelles et peu nombreuses. Deux méthodes sont proposées : l'approche pénalisée, avec des termes de régularisation $\ell_1$ et de trace, ainsi que l'approche gloutonne (Orthogonal Least Squares), afin de renforcer la parcimonie et le rang faible de la matrice de covariance spatiale. Des résultats expérimentaux montrent l'intérêt des approches proposées pour la localisation de sources corrélées ou en en présence de réflexions.

26. Analyse local convolutive en vecteurs indépendantes pour la séparation aveugle de sources dans le scénario réverbérant Fangchen Feng, Matthieu Kowalski. p. 453-456 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons une nouvelle formulation pour le problème de séparation aveugle de sources avec des mélanges convolutifs. Nous exploitons d'abord le lien entre les méthodes IVA (Independent Vector Analysis) et SCA (Sparse Component Analysis) à travers la parcimonie structurée, puis proposons un nouveau cadre combinant l'approximation convolutive à bande étroite et le Windowed-Group-Lasso. L'approche proposée évite le problème de permutation en fréquence en prenant en compte directement l'information inter-bandes lors de la séparation.

27. Prévision multi-échelles des précipitations Aniss Zebiri, Dominique BÉrÉziat, Etienne Huot, Isabelle Herlin, Emmanuel Buisson. p. 457-460 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose une méthode de prévision à court terme des précipitations, basée sur deux types d’images radar avec des résolutions spatiales complémentaires. Cette méthode est implémentée grâce à l’élaboration d’une version multi-échelles d’un algorithme opérationnel. Différentes variantes de la méthode permettent également d’augmenter l’horizon de prévision. Une évaluation quantitative permet de valider l’approche est de démontrer sont potentiel.

28. Robustesse structurelle des architectures d'apprentissage profond Carlos Lassance, Vincent Gripon, Jian Tang, Antonio Ortega. p. 461-464 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

29. Robustesse des réseaux de neurones profonds aux défaillances mémoire Ghouthi Boukli hacene, François Leduc-primeau, Amal Ben soussia, Vincent Gripon, François Gagnon. p. 465-468 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les Réseaux de Neurones Profonds (RNPs) reposent sur un grand nombre de paramètres et de calculs, de sorte que leur implémentation matérielle sur des systèmes contraints en ressources représente un défi. Dans cet article, nous nous intéressons à la possibilité de réduire la tension d'alimentation des mémoires utilisées dans un tel système pour diminuer la consommation énergétique. Nous analysons la robustesse de certains RNPs aux conséquences de ces réductions, et proposons une solution pour maintenir un haut niveau de précision. Nos expériences montrent clairement l'intérêt d'un système opérant dans un régime défectueux afin de réduire la consommation d'énergie, sans entraîner des pertes en précision.

30. A Simple Statistical Method to Detect Covariate Shift Clément Feutry, Pablo Piantanida, Florence Alberge, Pierre Duhamel. p. 469-472 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'utilisation croissante de réseaux de neurones dans le traitement automatique de données soulève des nouvelles problématiques. L'une d'elle est la détection de décalage des covariables d'entrées. Ce décalage entraîne une inadéquation entre le réseau et les données: le réseau continue de traiter les données, mais fournit des résultats vide de sens. Nous présentons des méthodes statistiques de détection de comportement peu confiant.

31. Modèles augmentés asymptotiquement exacts Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais. p. 473-476 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’introduction de variables auxiliaires dans un modèle statistique est communément utilisée afin de simplifier une tâche d’inférence ou augmenter son efficacité. Cependant, l’introduction de ces variables telles que la distribution de probabilité initiale soit préservée relève bien souvent d’un art subtil. Cet article présente un cadre statistique unificateur permettant de lever ces verrous en relâchant l’hypothèse d’augmentation exacte. Ce cadre, appelé asymptotically exact data augmentation (AXDA), regroupe certains modèles de mélange, les modèles bayésiens robustes ou encore ceux construits à partir du splitting de variables. Afin d’illustrer l’intérêt d’une telle approche, un échantillonneur de Gibbs basé sur un modèle AXDA est présenté.

32. Estimation robuste de matrices de dispersion structurées pour des modèles bien/mal spécifiés Bruno Mériaux, Chengfang Ren, Mohammed nabil El korso, Arnaud Breloy, Philippe Forster. p. 477-480 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans la plupart des méthodes récentes en traitement du signal, les données sont modélisées par des distributions non gaussiennes, dont la matrice de covariance possède une structure particulière. Prendre ces propriétés en compte dans le processus d’estimation améliore nettement la qualité des estimées. Dans ce papier, nous considérons l’estimation de matrices de dispersion structurées, où le modèle supposé peut différer du vrai modèle des données. Plus précisément, nous proposons une nouvelle classe d’estimateurs dénommée StructurEd ScAtter Matrix Estimator (SESAME) dans un contexte de modèles mal spécifiés. Nous menons aussi une analyse théorique de leurs performances asymptotiques.

33. Traitement du signal sur graphe pour modéliser les WLANs Marija Stojanova, Thomas Begin, Paulo Gonçalves. p. 49-52 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les WLANs font désormais partie de notre quotidien et il devient de plus en plus nécessaire d'augmenter leur capacité de transmission et la couverture sans fil. En réponse à ce besoin croissant, les administrateurs réseau intensifient souvent le déploiement de points d'accès (AP). Cependant, si elle n'est pas correctement effectuée, cette densification d'AP peut conduire à des réseaux mal planifiés et non coordonnés et une utilisation sous-optimale des ressources disponibles. Dans cet article, nous proposons une approche utilisant le traitement du signal sur graphe et un ensemble de signaux d'entrée/sortie pour capturer le comportement d'un WLAN et en dériver un modèle de performance. Compte tenu de la simplicité et de la nouveauté du modèle proposé, nous pensons que son erreur relative d’environ 10-20% en modélisation et de 25% en prédiction est un point de départ prometteur pour de nouvelles approches dans la modélisation des WLANs.

34. Interpréter les Fonctions de Fluctuation du DFA et du DMA comme le Résultat d’un Filtrage Bastien Berthelot, Eric Grivel, Pierrick Legrand, Jean-marc AndrÉ, Patrick Mazoyer, Thierry Ferreira. p. 481-484 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le DFA, acronyme de detrended fluctuation analysis, et le DMA, pour detrending moving average, sont des méthodes largement utilisées pour estimer la régularité d'un signal, car elles ne nécessitent pas d'une expertise avancée en traitement du signal tout en fournissant des résultats acceptables. Dans cet article, notre contribution est double. Nous présentons un cadre d'analyse permettant de comparer ces approches, reposant sur une formulation matricielle du carré de la fonction de fluctuation. De plus, dans le cas de signaux stationnaires au sens large, nous montrons que la moyenne statistique du carré de la fonction de fluctuation peut s'exprimer sans approximation en fonction de la corrélation du signal et par voie de conséquence en fonction de la densité spectrale de puissance du signal (DSP). Cela permet de mettre en lumière les différences entre ces deux méthodes tout en confirmant le fait qu'elles peuvent être vues comme des approches ad hoc par ondelettes d'estimation du coefficient de Hurst.

35. Volatility-based estimation of the parameters of stochastic differential equations for sea clutter Clément Roussel, Randolf Altmeyer. p. 485-488 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans un contexte de télédétection radar active de la surface de la mer, on peut représenter le signal rétrodiffusé (clutter de mer) par un processus aléatoire en raison de son imprédictabilité. Un modèle récemment développé et paramétré par trois constantes A, B et alpha, représente le clutter de mer comme solution d’équations différentielles stochastiques. Nous expliquons comment la volatilité d’une série temporelle observée peut être définie et utilisée pour l’estimation de paramètres. Nous proposons des estimateurs basés sur la volatilité intégrée pour A et B. Des simulations sont menées pour évaluer la capacité des estimateurs à retrouver les vrais paramètres en comparaison avec l’estimateur du maximum de vraisemblance. Leurs performances sont similaires, mais le gain de simplicité à utiliser l’estimateur basé sur la volatilité plutôt que le maximum de vraisemblance est substantiel.

36. Spatio-temporal convolutional neural networks for failure prediction Nicolas Aussel, Fabian Dubourvieux, Yohan Petetin. p. 489-492 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'utilisation de techniques d'apprentissage statistique pour identifier une panne au sein d'un système à partir de séries temporelles intrinsèques a ce système est bien connu. Néanmoins, dans le cadre d'un système industriel composé de plusieurs sous systèmes, l'application directe de ces techniques au système global est limitée par la complexité de celui-ci, tandis que leur application sur chacun des sous systèmes ne prend pas en compte les dépendances qui peuvent intervenir entre eux et mènent à des performances faibles. L'objectif de cette communication est de proposer un modèle de réseau de neurones convolutionnels spatio-temporels capable de prendre en compte à la fois des dépendances spatiales et temporelles de séries temporelles observées par des sous systèmes pour la classification de pannes dans un système industriel.

37. Data mining with tensor decompositions Elaheh Sobhani, Pierre Comon, Massoud Babaie-zadeh. p. 493-496 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Text mining is addressed by identifying multiview models. Following the recent works of A.Anandkumar, we show that the algorithms previously proposed exhibit important drawbacks. The algorithm subsequently proposed permits to decompose a nonnegative tensor built with sample joint probabilities. It compares favorably to the former on synthetically generated data sets.

38. Classification de signaux multidimensionnels irrégulièrement échantillonnés Alexandre Constantin, Mathieu Fauvel, Girard Stéphane, Iovleff Serge. p. 497-500 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une nouvelle approche statistique basée sur les processus gaussiens pour la classification de signaux échantillonnés irrégulièrement en s'affranchissant du recalage temporel. Ce modèle offre de plus un cadre théorique pour l'imputation des valeurs manquantes. Les premiers résultats sur des données simulées montrent des performances prometteuses en termes de classification et d'imputation ainsi qu'une bonne robustesse à certaines hypothèses de modélisation.

39. Détection de changement de sous-espace signal dans des matrices de covariance structurées Rayen Ben abdallah, Arnaud Breloy, Mohammed nabil El korso, David Lautru. p. 501-504 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le test statistique de propriété communes entre les matrices de covariance tient une place très importante en traitement du signal. Dans cet article, nous proposons un nouveau test statistique dans le contexte de matrices de covariance structurées. Plus précisément, nous considérons un signal de rang faible corrompu par bruit blanc gaussien additif. Notre objectif est de tester l'égalité du sous-espace signal, c'est à dire la composante principale commune à un ensemble de matrices de covariance. Dans un premier temps, une statistique de décision est dérivée en utilisant le rapport de vraisemblance généralisée. Le maximum de vraisemblance n'ayant pas d'expression analytique dans ce cas, nous proposons un algorithme d'estimation itératif de type majoration-minimisation. Enfin, nous étudions les propriétés du détecteur proposé à l'aide de simulations numériques.

40. Classification de séquences basée sur une distance universelle algorithmique François Cayre, Olivier Michel, Nicolas Le bihan. p. 505-508 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

41. Accelerating Approximate Nonnegative Canonical Polyadic Decomposition using Extrapolation Andersen Ang, Jérémy Cohen, Nicolas Gillis. p. 509-512 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

On considère dans cet article le problème de la Décomposition Positive approchée Canonique Polyadique (aNCPD) d’un tenseur positif d’ordre trois. Ce problème consiste à minimiser ||T −(U ⊗V ⊗W )Ir ||_F part rapport des matrices positives U , V et W. Nous proposons un algorithme de descente par blocs de coordonnées utilisant une extrapolation à la Nesterov, de la forme U_k+1 = U_k + βk (U_k − U_k−1 ). Les résultats expérimentaux prouvent l’efficacité de l’algorithme proposé par rapport aux autres approches de descente par blocs pour des données simulées mal conditionnées.

42. Un modèle augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d’images dégradées par un bruit de Poisson Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais. p. 513-516 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

De nombreux travaux ont porté sur la restauration d’images dégradées par un bruit de Poisson. Une grande partie des approches proposées reposent sur des algorithmes d’optimisation ou d’approximation variationnelle. Ces derniers sont rapides et efficaces mais ne permettent pas une estimation précise des intervalles de crédibilité sous la loi a posteriori cible. Ce papier présente une méthode de type Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) permettant de restaurer ces images tout en apportant une mesure contrôlée des incertitudes liées à l’estimation. L’approche proposée repose sur un modèle augmenté asymptotiquement exact et fait intervenir des algorithmes MCMC proximaux pour échantillonner efficacement les lois d’intérêt.

43. Reconstruction itérative en tomographie à rayons X pour une géométrie inverse avec sources distribuées Frédéric Jolivet, Clarisse Fournier, Lenka Zdeborova, Jaochim Tabary, Andrea Brambilla. p. 517-520 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Une architecture "Cone Beam Computed Tomography" (CBCT) conventionnelle est constituée d’une seule source et d’un grand détecteur afin d’acquérir un sinogramme complet de l’objet. Par opposition, une géométrie inverse (en tomographie) utilise plusieurs sources distribuées permettant d’acquérir avec un petit détecteur plusieurs sinogrammes tronqués de l’objet. Ce type d’architecture est communément appelée "Multi Source Inverse Geometry Computed Tomography" (MS-IGCT). Pour des raisons technologiques, financières et dans certains cas, de dose, utiliser peu de sources tout en gardant une taille du détecteur réduite est un enjeu essentiel. Cependant dans ce type de configuration la reconstruction de l’objet demande de résoudre un problème qui est mal posé et mal conditionné. Nous proposons donc un algorithme itératif régularisé permettant de reconstruire un volume objet à partir des sinogrammes acquis par une architecture MS-IGCT optimisée : nous démontrerons les performances de l’algorithme proposé lorsque nous réduisons la taille du détecteur ainsi que le nombre de sources. Dans un second temps nous montrerons comment la prise en compte, dans la formulation du problème inverse, de la matrice inverse de la covariance du bruit permet de réduire drastiquement les artefacts métalliques dûs aux parties très denses de l’objet reconstruit. A partir de données simulées de façon réaliste, nous comparerons les reconstructions obtenues avec l’algorithme proposé avec une méthode de rétroprojection filtrée classique.

44. Consistance probabiliste des modèles de simulation de canaux aléatoires corrélés avec Doppler variant dans le temps Xavier Leturc, Christophe Le martret. p. 53-56 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous étudions un modèle de simulation de canaux aléatoires corrélés dans le temps permettant de prendre en compte des variations arbitraires de vitesse de l’émetteur ou du récepteur. Pour ce faire, nous introduisons les notions de consistance déterministe et probabiliste afin de vérifier la validité du modèle. Nous mettons en évidence les limites du modèle de simulation en démontrant que ce dernier n’est consistant probabiliste que dans certains cas particuliers que nous identifions.

45. Approches tensorielles couplées pour la fusion aveugle d'images multispectrale et hyperspectrale Clémence Prévost, Konstantin Usevich, Pierre Comon, David Brie. p. 521-524 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une nouvelle approche pour la super-résolution hyperspectrale, fondée sur l’approximation tensorielle de rang faible d’un modèle de Tucker couplé. Ce papier montre que la reconstruction de l’image de super-résolution est possible pour un panel de rangs multilinéaires. De plus, nous proposons un algorithme fondé sur la SVD, simple et rapide, permettant de résoudre ce problème avec des performances similaires à celles de la littérature, sans connaissance a priori des matrices de dégradation spatiale. We propose a novel approach for hyperspectral super-resolution that is based on low-rank tensor approximation for a coupled low-rank multilinear (Tucker) model. We show that the correct recovery holds for a wide range of multilinear ranks. For coupled tensor approximation, we propose an SVD-based algorithm that is simple and fast, but with a performance comparable to that of the state-of-the-art methods, without a priori knowledge of the spatial degradation operators.

46. Approche inverse rapide pour la déconvolution d'images ultrasonores par une PSF variable Nans Laroche, Sébastien Bourguignon, Ewen Carcreff, Jérôme Idier, Aroune Duclos. p. 525-528 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une méthode de reconstruction d'images ultrasonores à partir de données issues de sondes multi-éléments, composées des réponses de chaque couple émetteur-récepteur ({\it Full Matrix Capture}, FMC), typiquement utilisées pour le contrôle non destructif des matériaux. Afin de réduire la taille du problème, nous proposons une approche où les \og données \fg sont constituées de l'image refocalisée {\it a posteriori} dite TFM ({\it Total Focusing Method}), laquelle est interprétée comme une rétro-projection des mesures dans l'espace image. Nous montrons que ce problème s'apparente à un problème de déconvolution 2D à réponse impulsionnelle (PSF) variable et proposons une approximation basée sur l'interpolation de PSF pour limiter le coût de calcul. Des résultats sur des données synthétiques valident la pertinence de ce modèle ainsi que la réduction du temps de calcul par rapport à la reconstruction basée sur les données FMC brutes.

47. Caractérisations asymptotiques pour les composantes principales des M-estimateurs Gordana Drašković, Arnaud Breloy, Frédéric Pascal. p. 529-532 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les paramètres de décomposition en valeurs propres (EVD) des statistiques de second ordre sont omniprésents en analyse statistique et en traitement du signal. Dans le but de caractériser le comportement de ces quantités, cet article propose de nouvelles caractérisations asymptotiques pour les paramètres de la EVD d'un M-estimateur pour des données suivant une distribution symétriques elliptiques complexes (CES). Tout d'abord, leur distribution asymptotique gaussienne est obtenue en étendant les résultats standards pour la matrice de covariance empirique dans un contexte gaussien. Ensuite, leur vitesse de convergence vers les paramètres d'EVD d'un équivalent Wishart est dérivé. Ce deuxième résultat représente la contribution principale, en ce sens qu'il quantifie le moment où il est acceptable de utiliser directement des résultats établis pour l'EVD d'une matrice Wishart afin de caractériser les performances des M-estimateurs.

48. Une version récursive de RCOMET pour l’estimation robuste de matrices de forme à structure convexe Bruno Mériaux, Chengfang Ren, Arnaud Breloy, Mohammed nabil El korso, Philippe Forster, Jean-philippe Ovarlez. p. 533-536 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier porte sur l’estimation robuste de matrices de forme (covariance normalisée) structurées. Dans un contexte d’estimation robuste, nous introduisons un estimateur robuste et récursif de matrice de forme basé sur l’estimateur de Tyler. Nous prouvons que cet estimateur est consistant, asymptotiquement efficace et gaussien. Par ailleurs, nous constatons qu’il atteint son régime asymptotique d’autant plus rapidement que le nombre d’itérations augmente. Finalement, nous étudions la convergence des récursions pour la structure persymétrique hermitienne.

49. Quantification d'incertitude pour l'Approximation Stochastique Stéphane Crepey, Gersende Fort, Emmanuel Gobet, Uladzislau Stazhynski. p. 537-540 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'Approximation Stochastique est une procédure itérative pour le calcul d'un zero $\theta^\star$ d'une fonction non explicite mais définie comme une espérance. C'est par exemple un outil numérique pour le calcul du maximum de vraisemblance dans des modèles à données latentes "réguliers". Si la définition du modèle statistique est entachée d'une incertitude $\tau$, dont on ne connaît qu'un a priori $\rmd \pi(\tau)$, alors les zeros dépendent de $\tau$ et la question naturelle est d'explorer leur distribution lorsque $\tau \sim \rmd \pi$. Dans ce papier, nous proposons un algorithme itératif basé sur un schéma d'Approximation Stochastique qui, à la limite, calcule $\theta^\star(\tau)$ pour tout $\tau$ et produit une caractérisation de sa distribution; et nous énonçons des conditions suffisantes pour la convergence de cet algorithme.

50. On the behaviour of the singular values of empirical autocovariance matrices in the high-dimensional case Daria Tieplova, Philippe Loubaton, Leonid Pastur. p. 541-544 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

In this paper, we study the behaviour of the singular values of the empirical estimate of the autocovariance matrix between the future and the past of an uncorrelated multivariate Gaussian time series. We consider the high-dimensional regime in which the dimension of the observation and the sample size both converge towards $\infty$ at the same rate. While in the traditional regime the estimated autocovariance matrix converges towards 0, we establish in this paper that the empirical distribution of the singular values to the square has a limit deterministic behaviour that is characterized through its Stieltjes transform. We identify the support of this limit distribution, and show that the singular values to the square are located in a neighbourhood of this support. This work is a first step towards an analysis of classical state space estimation algorithms in the high-dimensional regime.

51. Une forme plus précise de la borne de Cramér-Rao bayésienne Lucien Bacharach, Carsten Fritsche, Umut Orguner, Eric Chaumette. p. 545-548 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le contexte de l’estimation bayésienne, des travaux récents ont montré que toute borne inférieure de l’erreur quadratique moyenne de la famille Weiss-Weinstein admet une forme alternative plus précise que la forme classique. On s’intéresse ici à la borne de Cramér-Rao bayésienne (BCRB), dont la forme plus précise suggère une nouvelle définition de l’efficacité dans le contexte bayésien. Sa pertinence est illustrée par un exemple. Cela pourrait conduire à revisiter des problèmes d’estimation bayésienne où la BCRB n’est pas atteinte, même asymptotiquement.

52. Reconstruction et caractérisation des polarisations d'une onde gravitationnelle Fangchen Feng, Julien Flamant, Pierre Chainais, Eric Chassande-mottin, Nicolas Le bihan. p. 549-552 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les propriétés de polarisation des ondes gravitationnelles révèlent des informations cruciales sur la physique des sources gravitationnelles (systèmes binaires compacts de trous noirs ou d'étoiles à neutrons, etc.) telles que les phénomènes de précession. En pratique, la reconstruction des deux composantes polarisées $h_+(t)$ et $h_\times(t)$ de l'onde gravitationnelle est rendue possible par la mesure en au moins deux détecteurs non-alignés. Nous décrivons une procédure d'analyse complète des signaux gravitationnels. A partir des signaux mesurés, cette procédure estime la direction de la source dans le ciel, reconstruit les deux polarisations $h_+(t)$ et $h_\times(t)$, et estime les paramètres de Stokes instantanés de l'onde. Ce jeu d'observables ''non-paramétriques'' encode de nombreuses propriétés fines de la source astrophysique sans recours à un modèle dynamique spécifique, les rendant particulièrement attractifs pour la caractérisation des effets de précession d'une binaire.

53. Détection d'exoplanètes par la méthode des vitesses radiales via l'échantillonnage MCMC d'un modèle Bernoulli-Gaussien étendu Mégane Boudineau, Hervé Carfantan, Michaël Bazot. p. 553-556 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La détection d'exoplanètes par la méthode des vitesses radiales peut être modélisée comme un problème inverse non linéaire, pour lequel les astrophysiciens ont développé de nombreuses méthodes de résolution. Dans cet article, nous exploitons les travaux relatifs à la parcimonie sur l'échantillonnage stochastique d'un modèle Bernoulli-Gaussien étendu. Nous montrons les atouts d'une telle méthode, notamment sur deux enjeux majeurs dans la communauté astrophysique : la sélection de l'ordre du modèle et la prise en compte de l'activité stellaire.

54. Fusion d'images multispectrales et hyperspectrales pour l'observation en astronomie infrarouge Claire Guilloteau, Thomas Oberlin, Olivier Berné, Nicolas Dobigeon. p. 557-560 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous présentons une méthode de fusion d'images multispectrales et hyperspectrales dans un contexte d'observation astrophysique. Nous formulons un modèle direct d'observation et résolvons un problème inverse régularisé par un algorithme de type descente de gradient. Le modèle de fusion est testé sur des données simulées d'observations de la barre d'Orion par l'imageur NIRCam et le spectromètre NIRSpec, embarqués à bord du télescope spatial James Webb. Notre méthode de fusion montre une bonne reconstruction spatiale et spectrale de l'objet observé.

55. Boltzmann Machines for signals decomposition. Application to Parkinson’s Disease control Rémi Souriau, Vincent Vigneron, Jean Lerbet, Hsin Chen. p. 57-60 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente une nouvelle méthode de décomposition des signaux basée sur un modèle d’apprentissage non supervisée: la Machine de Boltzmann Restreinte continue (cRBM) basée sur la structure des réseaux de diffusion. Une application pour la détection des pics d’amplitude de tension enregistrée dans une région profonde du cerveau est également présentée.

56. Destriping d’images satellitaires push-broom pour un modèle affine de réponse des détecteurs Mehdi chahine Amrouche, Hervé Carfantan, Jerome Idier, Aurélie Michel, Vincent Martin. p. 561-564 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose une nouvelle méthode de suppression de rayures (destriping) d’images acquises par un satellite à balayage (push-broom) pour un modèle affine de réponse des détecteurs, dans un cadre d’estimation bayésienne. Un algorithme Majorize-Minimize a été développé permettant la minimisation du critère du maximum a posteriori pour un coût de calcul très réduit.

57. Stratégies de rastérisation pour la classification de données LiDAR aéroportées par profils d’attributs morphologiques Florent Guiotte, Sébastien Lefèvre, Thomas Corpetti. p. 565-568 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article traite de rastérisation par représentations hiérarchiques (en particulier via les profils d’attributs morphologiques) de nuages de points 3D. Lorsque ces données proviennent d’appareils LiDAR, il est fréquent de les rastériser pour fournir une carte d’élévation (exploitée seule ou combinée avec des images multi- ou hyperspectrales). Bien que certains travaux utilisent des profils d’attributs sur de telles données d’élévation, nous mettons ici l’accent sur plusieurs caractéristiques LiDAR rastérisées (liées aux échos, retours d’onde, etc.) et sur une description multi-échelle pour produire des cartes d’occupation du sol précises sur des zones urbaines. Nos résultats expérimentaux obtenus avec les données LiDAR de l’université de Houston indiquent de bons résultats de classification en exploitant nos rasters.

58. Introduction à l'optimisation sur les variétés Pierre-antoine Absil. p. 569-572 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

59. Recursive algorithm for estimation of mixture models on Riemannian symmetric space Salem Said, Nicolas Le bihan, Jialun Zhou. p. 573-576 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

60. Modèle et algorithme sur groupe de Lie pour l’estimation de la forme d’un amas de débris spatiaux Samy Labsir, Audrey Giremus, Brice Yver, Thomas Benoudiba--campanini, Guillaume Bourmaud. p. 577-580 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le contexte de la surveillance spatiale, nous nous intéressons à un amas de débris évoluant en orbite autour de la Terre et observé par un capteur radar. Il est alors constaté que l’ensemble de ses réflecteurs prépondérants se disperse selon une forme « bananoïde » due au mouvement contraint par les lois de Kepler. Cette répartition est représentative d’échantillons gaussiens concentrés sur le groupe de Lie SE(3) et peut être complétement caractérisée par une matrice de covariance inconnue. Nous proposons dans cette communication une reformulation originale sur groupe de Lie du modèle d’observation de l’amas qui nous permet de reconsidérer l’estimation de sa forme comme un problème d’inférence sur variété. Sa géometrie est ainsi intrinsèquement prise en compte. Dans un second temps, un algorithme de Newton sur groupe de Lie est developpé pour réaliser cette estimation.

61. Représentation et comparaison des processus périodiquement corrélés sur des groupes de Lie par les opérateurs de Dilation Guillaume Bouleux, Maël Dugast, Eric Marcon. p. 581-584 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons dans cet article une nouvelle representation des processus stochastiques réels avec un intérêt marqué pour les processus nonstationnaires périodiquement corrélés (PC). Nous utilisons pour ce faire la théorie de la dilatation qui permet la représentation de la mesure spectrale du processus par un ensemble de matrices de rotations, appelées matrices de Dilatation. Due à la périodicité de la mesure spectrale, l'ensemble des matrices de dilatations formes une courbe fermée discrète sur SO(n). La comparaison entre les différents processus peut alors être réalisée en comparant ces courbes sur SO(n), induisant la notion de forme et d'espace de formes. Ainsi, une métrique adaptée est proposée et conduit en la proposition d'une distance. Quelques résultats permettent de mettre en valeur cette nouvelle approche.

62. L'apprentissage profond pour le réassemblage d'images patrimoniales Marie-morgane Paumard, David Picard, Hedi Tabia. p. 585-588 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous présentons Deepzzle, une méthode de résolution de puzzles reposant sur l'apprentissage automatique, adaptée au réassemblage d'objets patrimoniaux. En effet, ceux-ci subissent des contraintes particulières : érosion, fragments manquants, morceaux mélangés entre objets, etc. Deepzzle apporte une solution à ces problèmes.

63. F. Holland Day art photographic paper clustering: Automated procedures to assist photograph conservators ? Patrice Abry, Stephane Roux, Adrienne Lundgren, Paul Messier, Andrew Klein, Herwig Wendt, Stéphane Jaffard. p. 589-592 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Une collection de 149 photographies de F. Holland Day a \'et\'e constitu\'ee par des conservateurs de photographies, sp\'ecialistes de cet artiste. Des \'echantillons d'environ un centim\`etre carr\'e de textures des papiers photographiques correspondants ont \'et\'e num\'eris\'es et mis \`a dispositions d'\'equipes de traitement d'images, avec pour objectif l'\'evaluation de l'int\'er\^et et de la pertinence d'une classification non supervis\'ee automatis\'ee. Une proc\'edure, combinant repr\'esentations anisotropes multi\'echelles et clustering spectral, d\'ej\`a mise en oeuvre dans plusieurs challenges de classification automatique de papiers photographiques, a \'et\'e compl\'et\'ee ici par la conception d'un indice quantifiant la robustesse de la classification. La comparaison de la classification obtenue \`a celle r\'ealis\'ee a priori et ind\'ependamment par les conservateurs par inspection visuelle des papiers a permis d'int\'eressantes r\'eflexions interdisciplinaires.

64. Classification de tessons céramiques gravés par réseaux de neurones convolutifs Teddy Debroutelle, Aladine Chetouani, Matthieu Exbrayat, Sylvie Treuillet, Sebastien Jesset. p. 593-596 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les campagnes de fouilles menées à Saran (Loiret) sur des ateliers médiévaux de poterie ont permis de constituer une collection de tessons céramiques gravés de motifs géométriques répétitifs réalisés à l'aide de molettes en bois. L'étude de ces décors permet aux archéologues de mieux comprendre la production et la diffusion de ces céramiques. Le projet ARCADIA a pour objectif d'automatiser la classification des motifs. Pour ce faire, nous proposons dans cet article d'exploiter les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Plusieurs modèles ont été testés et comparés, en utilisant pour la classification finale la partie entièrement connectée des modèles ou en la remplaçant par des classifieurs plus classiques (SVM, XGBoost). Un ensemble de données composé de 888 décors binaires a été utilisé dans cette étude.

65. Déshabiller Adam et Ève avec le modèle linéaire d’osmose Marie D'autume, Enric Meinhardt-llopis. p. 597-600 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le modèle linéaire d’osmose, une alternative au Poisson editing permet de reconstruire une image composite à partir d’un vecteur de tendance, ou drift-field, invariant aux changements de contraste multiplicatifs et extrait d’une ou plusieurs images qui servent de guide. Ce modèle est particulièrement bien adapté aux problèmes où les images d’entrées ont des contrastes très différents comme c’est souvent le cas avec les images multi-spectrales. Nous montrons ici qu’une formulation elliptique locale du problème avec des conditions aux bords mixtes est particulièrement appropriée pour la restauration digitale d’enluminures censurées pour lesquelles on dispose d’une image infrarouge révélant l’information sous-jacente.

66. Communication invitée IFPEN : Forme lissée de rapports de normes lp/lq (SPOQ) pour la reconstruction des signaux avec pénalisation parcimonieuse Afef Cherni, Emilie Chouzenoux, Laurent Duval, Jean-christophe Pesquet. p. 61-64 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Invité IFPEN

67. Apprentissage semi-supervisé sur les graphes pour les données de grande dimension Xiaoyi Mai, Romain Couillet. p. 601-604 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

68. Analyse linéaire discriminante pour des modèles de variances hétérogènes Abla Kammoun, Houssem Sifaou, Mohamed-slim Alouini. p. 605-608 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’analyse linéaire discriminante est une technique de classification largement utilisée dans le domaine de l’apprentissage statistique. Sous l’hypothèse de distribution gaussienne, elle correspond à la méthode de classification optimale selon le principe de maximum de vraisem- blance, sous condition que les classes ont une covariance commune, parfaitement connue ainsi que leurs moyennes respectives. En pratique, ces quantités statistiques ne sont pas disponibles. Elles sont estimées à partir d’un échantillon d’apprentissage dans lequel la classe associée à chaque observation est connue. Plusieurs méthodes d’estimation pourront être employées, parmi lesquelles les moyennes empiriques et matrices de covariance empiriques sont les plus répandues. Cependant, l’utilisation de ces techniques n’est pas toujours possible ou pourrait conduire à des performances médiocres. Ceci devient le cas si le nombre de variables et la taille de l’échantillon d’apprentissage sont du même ordre de grandeur. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle technique d’estimation des matrices de covariance adaptée à des modèles de variance hétérogènes. Dans ces modèles, la matrice de covariance est supposée être une perturbation de rang fini d’une matrice proportionnelle à l’identité. L’estimateur proposé suit la même structure, avec une perturbation dont les valeurs propres associées sont des paramètres qui seront optimisés afin de maximiser les performances en classification. Curieusement, ces paramètres peuvent être optimisés facilement en utilisant uniquement l’échantillon d’apprentissage et sans recours aux méthodes de validation croisée. Des simulations extensives ont été effectuées pour tester les performances de la méthode proposée sur des données synthétiques et réelles et montrent qu’elle devance largement les techniques d’analyse discriminante classiques.

69. Invariance et stabilité par déformations des réseaux convolutionnels profonds Alberto Bietti, Julien Mairal. p. 609-612 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

70. On the Robustness of Mutual Information for Training Deep Networks Marine Picot, Pablo Piantanida, Francisco Messina, Fabrice Labeau. p. 613-616 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Deep Neural Networks (DNNs) have achieved state-of-the-art performance in several applications, whereas they are extremely vulnerable to adversarial perturbations of inputs. This work first investigates bounds on the misclassification error as a funcion of the goodness of the fit and the uncertainty of the classifier. Then, these bounds are used to define a novel loss function based on the conditional entropy and the Rényi divergence. Our empirical studies, on MNIST, CIFAR-10 and SVHN datasets, show that, with no further modifications, the proposed loss leads to a significant enhancement in the robustness of DNNs to adversarial examples with respect to the standard categorical cross-entropy.

71. On the reduction of the cost for encoding/decoding digital images stored on synthetic DNA Melpomeni Dimopoulou, Eva Gil san antonio, Marc Antonini, Pascal Barbry, Raja Appuswamy. p. 617-620 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Living in the age of data explosion, the research of solutions for efficient long term storage of the infrequently used "cold" data is becoming of great interest. Recent studies have proven that due to its biological properties, the DNA is a strong candidate for the storage of digital information allowing also data longevity. However the biological procedures of DNA synthesis and sequencing are expensive while also introducing important restrictions in the encoding process. In this work we present a new constrained encoding method for the robust encoding /decoding of images to be stored into DNA. Furthermore we study the possibility of fully retrieving the stored information using less sequencing samples and consequently reducing the sequencing cost.

72. Méthodes de prétraitement pour les systèmes de codage vidéo linéaire basé SoftCast Anthony Trioux, François-xavier Coudoux, Patrick Corlay, Mohamed Gharbi. p. 621-624 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Un nouveau schéma de codage vidéo linéaire dénommé SoftCast a démontré ces dernières années un potentiel élevé pour la diffusion de vidéo sur des canaux sans-fil variant dans le temps. Particulièrement utile en situation de broadcast, il permet d’éviter les problèmes rencontrés dans les systèmes de diffusion vidéo sans-fil conventionnels comme le cliff-effect [1]. Dans [2], nous avions analysé et comparé deux méthodes simples de prétraitement agissant dans le domaine pixel permettant d’accroître la qualité reçue. Dans cet article, nous évaluons deux nouvelles méthodes de prétraitement agissant dans le domaine fréquentiel : OPA-SoftCast récemment proposée dans [3] et une méthode intermédiaire originale proposant le meilleur compromis performance/consommation additionnelle de bande passante. Les méthodes sont comparées et évaluées pour différents rapports signal/bruit de canal à l’aide de deux métriques : le PSNR et l’index SSIM. Les résultats de simulation mettent clairement en évidence l’importance du bloc de prétraitement dans un schéma de transmission vidéo sans-fil SoftCast. En fonction des caractéristiques de la vidéo et du prétraitement choisi, une amélioration du PSNR jusqu’à 4.75dB et du SSIM jusqu’à 0.1 peut être observée.

73. Méthodes de réduction de la sensibilité à la base d'apprentissage en stéganalyse Quentin Giboulot, Rémi Cogranne, Dirk Borghys, Patrick Bas. p. 625-628 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le Cover-Source Mismatch (CSM, ou inadéquation de la source d'images de couverture) a été depuis bien longtemps identifié comme l'un des problèmes les plus importants pour la détection d'information cachée. Des travaux récents ont montré que les causes du CSM sont principalement dues à la chaîne de traitement et relativement peu de la chaîne d'acquisition. Ce court papier propose de tirer parti de ces résultats en comparant expérimentalement deux approches pour lutter contre le CSM en utilisant la connaissance de la chaîne de traitement. Nous développons en particulier une méthodologie efficace pour identifier les différentes chaînes de traitements composant une base d'image. À partir de cette méthode d'identification, nous montrons expérimentalement qu'il est possible de retrouver un cadre où le CSM est quasi-absent soit en effectuant une stéganalyse ciblée sur chaque chaîne de traitement, soit en diversifiant suffisamment la base d'apprentissage.

74. Stéganalyse groupée en JPEG : comment gérer la stratégie d’étalement? Ahmad Zakaria, Marc Chaumont, Gérard Subsol. p. 629-632 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans la Stéganalyse Groupée d’images (SG), une stéganalyste (Eve) vise à détecter si un ensemble d’images envoyées par une stéganographe (Alice) à un pair (Bob) via un réseau contient un message caché. Nous pouvons raisonnablement supposer qu’Eve ne connaît pas la stratégie exacte utilisée pour insérer et étaler le message à travers les images, mais elle devine qu’Alice et Bob utilisent un certain algorithme stéganographique. Au meilleur de notre connaissance, dans ce cas, la solution la plus appropriée pour la SG est d’utiliser un détecteur d’image unique (SID) pour estimer si une image est stéganographiée ou non et de faire la moyenne des scores obtenus sur un ensemble d’images. Et si Eve pouvait prendre en compte la stratégie d’étalement? Pourrait-elle alors utiliser un algorithme de SG meilleur que la moyenne des scores? Dans cet article, nous proposons une architecture générale de SG prenant en compte différentes stratégies d’étalement. Les résultats expérimentaux obtenus avec six stratégies et un détecteur d’image unique montrent que, si Eve discrimine la stratégie d’étalement, elle peut améliorer la précision de la SG.

75. Stéganographie naturelle pour images JPEG Théo Taburet, Patrick Bas, Wadih Sawaya, Jessica Fridrich. p. 633-636 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier traite du développement d’un algorithme permettant d’étendre la "Stéganographie naturelle" (NS) aux images JPEG. Cette méthode permet l’insertion un message de taille importante avec une sécurité empirique élevée. Elle utilise le principe de changement de source : partant d’une image cover capturée à ISO1 le signal stéganographique est généré de sorte à imiter une image capturée à ISO2 > ISO1. Au niveau du capteur, ce changement de sensibilité peut être modélisé par l’ajout d’un bruit photonique indépendant suivant une loi Normale. La problématique de cette méthode réside ici dans la modélisation de ce signal après développement dans le domaine DCT. Partant d’une image RAW nous prenons en compte les étapes du développement (le dématriçage, la transformation luminance et la quantification JPEG) afin de modéliser les dépendances entre les coefficients DCT voisins via le calcul d’une matrice de covariance. La simplicité de ce schéma de développement permet de justifier son intérêt qui offre des taux d’insertions supérieurs à l’état de l’art (> 1 bpnzAC) tout en préservant la sécurité pratique (PE ≃ 40%).

76. Stéganographie par CNN et approche jeu à 3 joueurs Mehdi Yedroudj, Frédéric Comby, Marc Chaumont. p. 637-640 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La stéganographie d’images vise à intégrer en toute sécurité des informations secrètes dans des images. Actuellement, les algorithmes d’insertion adaptative tels que S-UNIWARD ou Mi-POD sont parmi les plus sûrs et les plus utilisés en stéganographie. L’arrivée de l’apprentissage profond et des GANs a fait apparaître de nouvelles techniques. Parmi celles-ci, on retrouve l’approche du jeu à 3 joueurs (J3J) où trois réseaux s’affrontent. Nous proposons ici un système stéganographique basé sur le J3J comme une alternative rigoureuse à deux publications récentes [1] et [2]. Notre approche donne de meilleurs résultats que les travaux précédents, et ouvre la voie à des recherches futures sur le sujet.

77. Analyse des performances de la méthode de négociation adaptative de la session Block Acknowledgment pour le standard IEEE 802.11ax Kaoutar Abdelalim, Getachew Redieteab, Sandrine Destouet roblot, Karine Amis - cavalec. p. 65-68 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'acquittement groupé des trames de données par le biais du bloc d'acquittement (BA) a permis l'amélioration de l'efficacité des transmissions au sein des réseaux sans fil. Néanmoins, le mécanisme BA intègre plusieurs trames de gestion qui peuvent encombrer le réseau notamment en environnement dense. Afin de minimiser cette congestion, nous avons proposé une nouvelle méthode de négociation adaptative de la session d'acquittement par bloc (AN-BA). Dans cet article, la simulation d'un réseau utilisant l'AN-BA montre qu'il est plus performant en termes de débit et de délai de transmission qu'un réseau utilisant le BA classique.

78. Détection de grille JPEG par compression simulée Tina Nikoukhah, Miguel Colom, Jean-michel Morel, Rafael Grompone von gioi. p. 641-644 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'ingénierie inverse est un outil efficace pour détecter les falsifications d'images. Nous proposons une méthode simple et fiable pour détecter la compression JPEG et la position de sa grille, et la comparons à l'état de l'art. La méthode peut être utilisée afin de déterminer si une image a été rognée, ce qui est souvent le premier indice de falsification.

79. An Image Steganalysis Method Based on Evidence-Theoretic KNN with a Small Sized Training Set Weiping Zou, Anne sophie Capelle-laize, Philippe Carre. p. 645-648 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Deep learning is widely used in current steganalysis, which requires an important factor: a large sized dataset. The research of steganalysis with an imperfect experimental environment (such as limited samples) did not get enough attention. The paper proposes a steganalysis method, which is applied with a small sized dataset, and without much computing. The proposed method combines evidence theory, K-nearest neighbor algorithm (KNN) and ensemble learning. First a KNN classifier based on evidence theory is regarded as base learner, which transforms the distances between the test image and its neighbors into degrees of evidence (masses), and it combines the masses among the neighbors with Dempster’s combination rule. Then the combining rule is also applied in the ensemble learning method. The two-step combining of evidence theory provides an advanced fusion strategy. In the end, the classification results are computed after transforming the masses into probabilities. Experimental results show that the proposed method is able to obtain good accuracy with a small size training set.

80. Compression des réseaux de neurones profonds à base de quantification uniforme et non-uniforme Diana Resmerita, Rodrigo Cabral farias, Benoit De dinechin, Lionel Fillatre. p. 649-652 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les réseaux de neurones convolutifs ont des millions de paramètres et sont très coûteux en calculs, ce qui limite le déploiement de ces modèles sur des systèmes embarqués. Il est donc impératif de les compresser. De nombreux travaux ont proposé des techniques de compression telles que l'élagage, la quantification et le calcul matriciel optimisé. Cet article s'intéresse aux stratégies de quantification qui s'adaptent aux spécificités de chaque couche. Il propose une étude numérique sur l'efficacité des quantifications uniforme et non-uniforme.

81. Segmentation d'images d'IRM multi-paramétriques par champs aléatoires conditionnels Jérôme Lapuyade-lahorgue, Pierre Vera, Su Ruan. p. 653-656 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de segmentation de tumeurs cérébrales à partir d'images IRM multi-paramétriques. L'intérêt d'utiliser des images multi-sources est lié aux informations complémentaires que les différentes sources peuvent fournir. La question est de savoir comment fusionner efficacement les sources multiples qui sont statistiquement dépendantes les unes des autres. Pour y parvenir, nous proposons d'intégrer une copule gaussienne dans les champs conditionnels aléatoires (CCA) pour modéliser la dépendance entre les différentes sources. Contrairement aux champ de Markov cachés (CMC), dans les CCA, la dépendance spatiale des états cachés n'est pas nécessairement markovienne. Seul la dépendance des états cachés conditionnellement aux observations est markovienne. Ainsi, nous pouvons envisager des dépendances spatiales plus grandes dans les états cachés qu'un simple voisinage comme dans les CMC. Notre méthode est appliquée à la fois aux données simulées et aux données réelles provenant de BRATS 2012. De bons résultats sont obtenus par rapport aux autres méthodes existantes.

82. Calcul exact de faible complexité des décompositions conjonctive et disjonctive pour la fusion d'information Maxime Chaveroche, Franck Davoine, Véronique Cherfaoui. p. 657-660 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La théorie de Dempster-Shafer (DST) généralise la théorie Bayesienne des probabilités, offrant d'utiles informations supplémentaires, mais souffre d'une grande complexité. Beaucoup de travaux ont visé à réduire la complexité de transformations utilisées pour la fusion d'information avec la règle de Dempster. Pourtant, peu de recherches ont été menées afin de réduire la complexité des calculs liés aux décompositions conjonctive et disjonctive, qui sont à la base d'autres méthodes importantes de fusion d'information. Ici, nous proposons une méthode exploitant l'information contenue dans ces décompositions pour les calculer. Celle-ci se base sur une nouvelle notion que nous appelons point focal, dérivée de la notion d'ensemble focal. Avec ceci, nous sommes capables de réduire ces calculs jusqu'à une complexité linéaire par rapport au nombre d'ensembles focaux dans certains cas. Plus largement, nos formules ont le potentiel d'être calculables lorsque la taille du cadre de discernement dépasse la douzaine d'état possibles, contrairement à l'état de l'art actuel. En complément, nous avons développé un framework open-source complet en C++ contenant une implémentation de cette méthode.

83. Prédiction de séries temporelles multi-variées stationnaires: modélisation du contexte pour l’analyse des données de transports Valentin Guiguet, Perrine Cribier-delande, Nicolas Baskiotis, Vincent Guigue. p. 661-664 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article décrit un nouvel algorithme prédictif dédié aux séries temporelles multi-variées lui se base non seulement sur les relations entre les valeurs passées et futures mais qui apprend aussi une représentation de certaines caractéristiques externes comme le contexte spatio-temporel. Nous démontrons l’intérêt de cette approche sur des données issues d’un système de transport en commun: notre algorithme d’apprentissage de représentation (qui utilise des réseaux de neurones récurrents) permet de dépasser significativement les méthodes de eéférence pour la prédiction de fréquentation tout en modélisant élégamment le contexte spatio-temporel des séries analysées.

84. Détection d’événements rares par modélisation de la signature du flot optique Dieudonné fabrice Atrevi, Damien Vivet, Bruno Emile. p. 665-668 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

85. Reconnaissance des modes de transport par apprentissage profond à partir de signaux GPS Andrea Vassilev. p. 669-672 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La diffusion de plus en plus large de dispositifs portables (smartphones, montres connectées, …), intégrant une multitude de capteurs (accéléromètre, magnétomètre, gyromètre, GPS, …) conduit à un nouvel intérêt pour les applications de capture de contexte, comme par exemple la reconnaissance automatique du mode de transport utilisé par une personne. Cette problématique a déjà fait l’objet de nombreux travaux qui reposent sur des approches de classification supervisée ‘traditionnelles’, i.e. en construisant manuellement les descripteurs (‘features’). Suite au développement récent de l’apprentissage profond, il semblait intéressant d’évaluer quel peut être l’apport de cette méthode à notre problématique. Nous avons donc développé un réseau convolutionnel profond sur la base de données publique Geolife constituée de signaux GPS. La performance obtenue, de l’ordre de 79% est supérieure de 3% à celle obtenue par une approche traditionnelle. Nos principales contributions ont été de mettre en évidence que les signaux les plus pertinents sont la vitesse et l’accélération, que la durée des signaux en entrée du réseau doit être suffisante, de l’ordre de 17 min et que certains signaux présentent une autocorrélation importante qui peut conduire à une surestimation des performances du modèle, de l’ordre de 5%, si la partition des données n’est pas réalisée avec soin

86. Reconnaissance en temps réel d'activités physiques et de transitions posturales à l'aide de capteurs inertiels pour smartphone Sid ahmed walid Talha, Anthony Fleury, Stéphane Lecoeuche. p. 673-676 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente une nouvelle approche pour la classification en temps réel des activités humaines à l’aide de données provenant de capteurs inertiels embarqués dans un smartphone. Nous proposons un système de classification hiérarchique permettant de reconnaître sept classes d’activités y compris les transitions posturales (PTs). Sa structure contient trois nœuds internes composés de trois Support vector machines (SVM) classifieurs où chacun est associé à un ensemble d’activités. De plus, chaque SVM reçoit un vecteur d’attributs provenant d’une bande de fréquence adaptée et optimale. Les résultats expérimentaux réalisés sur une base de données publique, montrent que notre méthode est efficace et surpasse les approches de l’état de l’art. Nous montrons également la pertinence de notre méthode pour reconnaître les transitions posturales.

87. Annotation de comportements à risques et suivi de visages dans les remontées mécaniques en montagne Cyril Meurie, Rémi Dufour, Amaury Flancquart. p. 677-680 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article vise à promouvoir le projet EVEREST (Evaluation des pERformances des systèmes vidEo pour la Sécurité des Transports guidés en montagne) dont la finalité consiste à évaluer, lors d'un challenge qui sera organisé en 2020, les performances des systèmes à base d’analyse d’images proposés par des participants, à détecter des comportements potentiellement dangereux d'usagers de transports guidés en montagne. Les outils d'annotation et de détection notamment de visages disponibles dans la littérature s'avèrent inadaptés pour notre application. Nous proposons donc un outil intuitif et flexible d'annotation semi-automatique intégrant une stratégie de suivi automatique de visages (combinant un CAMShift et un flux optique) afin de faciliter le travail d'annotation des usagers et de leurs visages sur les 96 heures (10.368.000 images) de données vidéos réelles acquises sur trois sites expérimentaux.

88. Modulation économe en énergie pour les Communications en Lumière Visible dans le cadre de l'Internet des Objets Ali waqar Azim, Antoine Rullier, Yannis Le guennec, Laurent Ros, Ghislaine Maury. p. 69-72 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons 2 techniques de modulation économes en énergie pour la communication en lumière visible (VLC) dans le cadre de l'Internet des objets (IDO). Ces techniques modifient la modulation orthogonale à M sauts de fréquence de base, M-FSK, pour d'abord doubler l'efficacité spectrale (par extension bi-orthogonale), puis être compatible avec la modulation d'intensité à détection directe (IM-DD) réelle et positive. A cette fin, la technique proposée 2M-biDC-FSK ajoute une composante continue (DC), alors que la technique 2M-biU-FSK crée un signal unipolaire en séparant en 2 intervalles de temps les parties positive et négative (retournée). Leurs performances sont évaluées en termes de distance euclidienne minimale et de compromis entre efficacités énergétique et spectrale. Pour un taux d'erreur donné, les modulations proposées sont plus éco-énergétiques que les modulations linéaires à M états d'amplitude (PAM).

89. Réseaux de neurones semi-supervisés pour la segmentation sémantique en télédétection Javiera Castillo navarro, Bertrand Le saux, Alexandre Boulch, Sébastien Lefèvre. p. 681-684 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article questionne différents aspects de la segmentation sémantique des données de télédétection par apprentissage profond. Les bonnes performances des réseaux de neurones actuels reposent sur la disponibilité de larges bases de données entièrement annotées. Or dans le domaine de la télédétection, bien que les images soient abondantes, les annotations sont rares ou difficiles à réaliser. Dans ce contexte, deux questions se posent : premièrement, quelle est la capacité de généralisation des réseaux supervisés actuels ? Et deuxièmement, est-il possible d'améliorer les performances des méthodes actuelles en utilisant des données non annotées ? Nos principales contributions sont : (i) une analyse approfondie de la robustesse des réseaux supervisés par rapport aux données d'observation de la Terre, et (ii) la présentation d'une architecture semi-supervisée, capable d'exploiter simultanément des images annotées et non-annotées.

90. Reconnaissance de plusieurs composés chimiques à l'aide d'un robot équipé d'un nez électronique Pierre Maho, Carlos leonardo Dolcinotti, Thierry Livache, Cyril Herrier, Anton Andreev, Pierre Comon, Simon Barthelmé. p. 685-688 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Un nez électronique est un appareil bio-inspiré qui est capable de détecter et de reconnaître des Composés Organiques Volatils (VOCs), c'est à dire des composés chimiques possédant au moins un atome de carbone et qui s'évaporent facilement. Une nouvelle technologie basée sur l'imagerie par résonance plasmonique de surface a récemment été mise au point et s'est d'ores et déjà montrée très prometteuse pour la détection et la discrimination d'une grande variété de VOCs. Elle est d'autant plus prometteuse que des résultats préliminaires ont permis de montrer une très bonne capacité de discrimination de 3 VOCs dans un scénario réaliste d'olfaction robotique et ce sur plusieurs mois. Dans cette contribution, nous étendons cette analyse à 12 VOCs et montrons à travers des données expérimentales que leur reconnaissance est possible.

91. Localisation de sources de bruit en prospection minière sous-marine : une preuve de concept. Gia-thuy Pham, Jerome Mars, Valentin Baron, Arthur Finez, Barbara Nicolas. p. 689-692 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’objectif est d’établir la faisabilité d’un système sous-marin déployable sur zone permettant d’estimer le bruit acoustique rayonné dans l’eau par l’exploitation minière du sous-sol marin en environnement profond, et d’estimer la perturbation acoustique générée par les machines déployées sur le fond et potentiellement l’impact environnemental acoustique. Il n’existe pas actuellement de méthode et système associé permettant de quantifier le bruit acoustique rayonné lié à l’exploitation minière sous-marine par grand fonds. Nous montrons dans cet article, les phases de conception et construction du réseau acoustique (conception de l’antenne), les étapes de validation des performances (localisation des sources) à partir de données réelles enregistrées lors d’une campagne à la mer (test petit fond). Les méthodes utilisées sont la formation de voies et la méthode MUSIC dans l’espace (x,y,z) en 3D.

92. Recherche d’objets archéologiques sous-marins à partir de données multicapteur Isabelle Leblond, Luc Jaulin, Romain Schwab, Isabelle Delumeau. p. 693-696 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les capteurs pouvant être utilisés pour la recherche d’objets archéologiques dans le milieu sous-marin sont de nature très diverse. Il s’agit ici d’explorer la faisabilité de réaliser une fusion multicapteur pour améliorer la compréhension d’une scène archéologique. Nous présentons les résultats d’une expérimentation réalisée in situ à l’aide d’un sonar latéral et d’un magnétomètre vectoriel. Les premiers résultats montrent que le sonar latéral permet de mieux comprendre les différentes anomalies magnétiques détectées et évite ainsi des prospections inutiles.

93. Application des réseaux neuronaux artificiels à l'identification des principaux éléments des trains pour un système de détection de pantographes défectueux automatique. Alain Rivero, Diego Arenas, Florian Napierala, Philippe Vanheeghe. p. 697-700 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les arrachements de caténaires ont de très lourdes répercussions sur la régularité des circulations et sur les coûts de maintenance d'un réseau ferré. Les contraintes importantes imposées aux pantographes entrainent des casses et des taux d’usures significatives qui sont à l'origine de ce type d'incident. Afin de prévenir ces arrachages, SNCF Réseau développe un système de détection des pantographes défectueux. Les premiers essais se sont focalisés sur la reconnaissance des éléments globaux (face avant, toiture et pantographe) en se basant, dans un premier temps, sur l’utilisation de classifieurs de type Radial Basis Function (RBF). Les mauvais résultats obtenus par le premier prototype nous a conduits à mettre en œuvre dans un second système des réseaux convolutifs profonds (CNN).

94. Classification pour la détection de défauts de surface sur rail Quentin Mayolle, Philippe Vanheeghe, Pierre-marie Rogier. p. 701-704 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposerons des méthodes de classification automatique sur des signaux issus de mesures de contrôle non destructif pour le rail effectuées en laboratoire. Nous testons d’abord les performances de ces méthodes sur des signaux issus d’EMAT (Electro Magnetic Acoustic Transducers), outil permettant l’émission d’ultrasons par des transducteurs magnétiques, et dont l’intérêt pour la détection de défauts de surface a été démontrée récemment. Nous proposerons dans un deuxième temps le calcul de nouvelles caractéristiques à utiliser pour la classification, qui permettent de s’affranchir de la problématique liée aux variations d’amplitude entre les mesures, due au dispositif de mesure.

95. Évaluation automatique de l’érythème et de l’épaississement de la peau pour le diagnostic du psoriasis Taoufik El kabir, Benjamin Bringier, Majdi Khoudeir, Jean claude Lecron, Franck Morel, Jean françois JÉgou. p. 705-708 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

En dermatologie, le traitement d'images permet la réalisation de mesures métrologiques sans contact et non invasive. Nous proposons dans cet article une méthodologie d'évaluation automatisée de la sévérité du psoriasis par la mesure des paramètres physiques de la peau. Ainsi, à partir de la colorimétrie et la géométrie obtenue par stéréo-photométrie, nous déterminons le niveau d'érythème et d'épaississement. Nos résultats montrent que pour un temps d’acquisition faible, les scores obtenus sont fortement corrélés avec ceux des dermatologues.

96. Prédiction de la dégradation des roulements par les modèles de Markov cachés Abdenour Soualhi, Hubert Razik, Guy Clerc. p. 709-712 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les machines tournantes, telles que les moteurs asynchrones et synchrones, sont considérées comme des systèmes électromécaniques incontournables dans le secteur industriel en raison de leur faible coût et de leur robustesse. Cependant, 40% des pannes de ces machines sont dues à des défauts de roulements. Afin d’éviter ces pannes, des méthodes de surveillance doivent être mises en place afin d’assurer la fiabilité et la sûreté de fonctionnement de ces machines. Le papier présenté propose l’utilisation des modèles de Markov cachés pour prédire la dégradation des roulements. Une démonstration ainsi qu'une illustration sont utilisés pour valider la méthode proposée. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de la méthode proposée pour la prédiction de la dégradation des roulements.

97. Débrumage orienté région pour l’identification des marqueurs dans les images sous-marines Khadidja Ould amer, Jaouad Hajjami, Marwa Elbouz, Ayman Alfalou1, Abdel Boudraa. p. 713-716 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les images sous-marines acquises en environnement trouble sont généralement de très mauvaise qualité, et leur amélioration est nécessaire pour faciliter la détection et l’identification des objets sous-marins. Dans ce contexte, les méthodes de débrumage (dehazing) sont de plus en plus utilisées mais restent limitées, en raison de la diffusion non-uniforme de la lumière dans l'eau. Par conséquent, l’estimation des paramètres du dehazing sur l’ensemble de l’image peut entraîner une mauvaise restauration de l’image. Par conséquent, une méthode de dehazing orientée-objet est proposée dans ce papier. La stratégie proposée exploite les caractéristiques de texture dérivées d’un filtrage multicanal des cartes de saillance pour scinder l’image en régions. Les différents objets de l’image sont ensuite séparés et une version optimisée du Dark Channel Prior (DCP) est appliquée pour optimiser le contraste de chaque objet. Les résultats obtenus, sur une large base de données d’images de marqueurs, montrent que la méthode proposée améliore sensiblement la détection et l'identification des marqueurs en environnement sous-marin.

98. Estimation de la taille des défauts de roulements à billes par le système ANFIS Abdenour Soualhi, Hubert Razik, Clerc Guy. p. 717-720 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les machines tournantes, telles que les moteurs asynchrones et synchrones, sont considérés comme des systèmes électromécaniques incontournables dans le secteur industriel en raison de leur faible coût et de leur robustesse. Cependant, 40% des pannes de ces machines sont dues à des défauts de roulements. Afin d’éviter ces pannes, des méthodes de surveillance doivent être mises en place afin d’assurer la fiabilité et la sûreté de fonctionnement de ces machines. Le papier présenté propose l’utilisation de l’analyse temporelle et fréquentielle pour extraire des indicateurs de dégradation. Ces indicateurs seront par la suite injectés dans un système basé sur l’intelligence artificielle couplé avec la logique floue pour estimer la taille des défauts des roulements. Le système utilisé se nomme ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inférence System) et est utilisé pour l’estimation de la taille des défauts présents dans le roulement. Des signaux vibratoires provenant du laboratoire du Case Western Reserve University ont été utilisés pour valider la méthode proposée. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de la fusion de données pour l’estimation de la taille de défaut d’un roulement à billes.

99. Synchronisation trame dans un contexte multicapteurs pour Communication Acoustique Sous-marine Stéphane Imbert, Guillaume Ansel, Christophe Laot. p. 73-76 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

En communications acoustiques sous-marine, l’effet Doppler affecte lourdement la transmission. La compression/dilatation du signal qu’il cause rend la détection et synchronisation du signal difficiles. Afin de correctement récupérer le signal, il est primordial d’estimer le Doppler subi et de le compenser. Dans cet article, une nouvelle méthode est proposée pour réaliser conjointement l’estimation du Doppler, la détection et synchronisation du signal dans le cadre d’une réception multicapteurs en présence de trajets multiples.

100. Diagnostic des défauts d’engrenages à base des indicateurs géométriques des signaux électriques dans les machines à induction triphasées Marouane Frini, Abdenour Soualhi, Mohamed El badaoui. p. 721-724 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Bien que ce soit largement utilisé, les mesures vibratoires classiques présentent plusieurs inconvénients : coût important, difficultés techniques d’accéder au système ainsi que des problèmes de sensibilité liés à la position du capteur. Par conséquent, l’analyse des signatures du courant électrique des moteurs pour la détection des défauts connait récemment un intérêt grandissant. Cependant, seuls quelques travaux se sont orientés vers la diagnostic des défauts d’engrenages en utilisant les grandeurs électriques du moteur. Ainsi, on met en avant une nouvelle approche pour la détection des défauts d’engrenages basée sur un ensemble d’indicateurs (Park, Concordia, Frenet-Serret,...) qui exploitent les représentations géométriques des trajectoires suivies par les trois phases du courant électrique au sein du moteur asynchrone. Ce travail montre de bons résultats expérimentaux permettant la classification des fonctionnements sain et défaillant.

101. HIGH DYNAMIC RANGE REFLECTANCE TRANSFORMATION IMAGING : UNE APPROCHE MULTI-LUMIERE ADAPTATIVE POUR L'EVALUATION DE LA QUALITE VISUELLE DES SURFACES Marvin Nurit, Yuly Castro, Gaëtan Le goïc, Favreliere Hugues, Alamin Mansouri. p. 725-728 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

102. Estimation d'un indice d'oscillation à partir d'un signal ECG pour la quantification de la respiration périodique chez des patients insuffisants cardiaques sévères Pauline Guyot, El-hadi Djermoune, Thierry Bastogne, Bruno Chenuel. p. 729-732 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La respiration périodique fait partie des troubles respiratoires du sommeil et son association avec l’insuffisance cardiaque constitue un facteur de risque qui conduit à une augmentation de la mortalité. Cet article présente une nouvelle stratégie pour détecter différents niveaux de gravité de la respiration périodique en utilisant un signal d’électrocardiogramme. Nous calculons trois séries temporelles extraites de l’ECG pour estimer un indice d’oscillation qui permet de quantifier cette respiration pathologique. Une décision est prise pour classer chaque minute du signal en présence ou absence de respiration périodique. Les résultats obtenus sur des données réelles sont comparés aux avis des expert

103. Sous-échantillonnages temporels entrelacés pour l’acquisition rapide en imagerie spectroscopique par RMN Jabrane Karkouri, Hélène Ratiney, Magalie Viallon, Rémy Prost, Fabien Millioz. p. 733-736 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier présente une méthode pour accélérer l’acquisition d’une image spectroscopique par RMN, ayant deux dimensions de fréquences spatiales, et une dimension temporelle. L’espace des fréquences spatiales est divisé en partitions afin de permettre l’acquisition de l’ensemble du signal malgré les contraintes techniques propres à la RMN. Nous proposons d’utiliser une méthode de sous-échantillonnage temporel exploitant le support spectral connu a priori des signaux. L’échantillonnage irrégulier permet l’entrelacement temporel des acquisitions des différentes partitions et, accélère ainsi l’acquisition du signal. Cette méthode est appliquée sur des signaux simulés réalistes d’imagerie spectroscopique par RMN et réduit le temps d’acquisition d’un facteur trois.

104. Modélisation spécifique patient de la radioembolisation des tumeurs : de l’acquisition des images à l’initialisation des modèles Sahadatou Touré, Elena Cutri, Yan Rolland, Hervé Saint-jalmes, Johanne Bezy-wendling, Pierre-antoine Eliat. p. 737-740 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La radioembolisation est une modalité de traitement par voie intra-artérielle hépatique des tumeurs primitives et secondaires du foie. Elle consiste en l’injection de microsphères radioactives marquées à l’Yttrium -90 à travers l’artère hépatique. Le travail présenté ici s’inscrit dans une approche de développement d’un modèle de simulation de flux et de transport des sphères, dans le but d’optimiser le protocole d’injection des microsphères lors du geste clinique. Des données spécifiques des patients telles que la géométrie des vaisseaux, le débit sanguin et la pression sont nécessaires à l’initialisation de ce modèle de simulation. Dans un premier temps, une segmentation des vaisseaux basée sur une application adaptative du filtre de Frangi, permettant l’extraction des artères hépatiques en respectant leurs tailles initiales, est proposée. Puis la vitesse du sang dans l’artère hépatique et la veine porte sont obtenues à partir d’IRM de contraste de phase 3D. Enfin, dans l’objectif de disposer d’outils de validation, nous proposons d’utiliser des modèles physiques de vaisseaux imprimés en 3D de deux types : d’une part des modèles présentant des géométries simples et d’autre part des modèles plus complexes d’arbres vasculaires spécifiques patients.

105. Suivi dynamique 3D des organes pelviens - résultats préliminaires Augustin c. Ogier, Stanislas Rapacchi, Arnaud Le troter, Marc-emmanuel Bellemare. p. 741-744 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le contexte de l’étude des troubles de la statique pelvienne, nous proposons un processus d’observation temporelle de la vessie en 3D. Grâce à des acquisitions IRM multiplanaires associées à une stratégie de reconstruction adaptée, les déformations subies par la vessie ont pu être suivies lors d’exercices de charges en analysant plusieurs volumes par seconde. A notre connaissance, c’est la première fois qu’une telle observation est effectuée. De plus, nous proposons des indices d’estimation de déformation susceptibles d’être utiles à la caractérisation des pathologies et au diagnostic clinique.

106. Fusion of machine learning algorithms for building prognostic models in non-small cell lung cancer using clinical and radiomics features from 18F-FDG PET/CT images Shima Sepehri, Taman Upadhaya, Dimitris Visvikis, Chez le rest Catherine, Mathieu Hatt. p. 745-748 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

107. Classification de types de neurones à partir de signaux calciques Guillaume Becq, Nagham Badreddine, Nicolas Tremblay, Florence Appaix, Gisela Zalcman, Elodie Fino, Sophie Achard. p. 749-752 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les activités calciques de neurones dans des tranches de striatum de souris sont enregistrées en réponse à des stimulations sous forme de films par microscopie de fluorescence biphoton. Les neurones sont répérés sur les images sous forme de régions d'intérêt (ROI) et étiquetés suivant deux classes: neurone épineux moyen (medium spiny neuron, MSN) ; interneurone (interneuron, IN). L'analyse des ROI permet de calculer les signaux calciques neuronaux. Des caractéristiques sont extraites sur ces ROI et sur ces signaux calciques. Une recherche des caractéristiques pertinentes est proposée en utilisant une analyse discriminante quadratique sur la base d'un apprentissage supervisé des deux classes de neurones du striatum. On montre qu'une évaluation réaliste de la base de données permet d'obtenir un taux de bonne classification de l'ordre de 75 \% pour les IN, tout en obtenant un taux de bonne classification de l'ordre de 90 \% pour les MSN.

108. Détection de différence de densité de marqueurs fluorescents en microscopie superrésolue : approche pointilliste ou texturale ? Ali Ahmad, Carole Frindel, David Rousseau. p. 753-756 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous considérons le problème de l’estimation de densité de marqueurs fluorescents dans des cellules uniques imagées en microscopie superrésolue. Cette problématique est importante en bioimagerie où la densité de ces marqueurs peut traduire l’état sain ou pathologique des cellules, l’organisation spatiale de l’ADN, ou encore l’état dans le cycle de la division cellulaire. Avec les nouvelles microscopies superrésolues et les circuits de microfluidiques associés, il est possible de détecter au sein de cellules uniques les biomarqueurs individuellement ou collectivement sous la forme d’une texture suivant la qualité de la réponse impulsionnelle du microscope. Dans ce travail, nous proposons d’étudier la questionde la détection de la différence de densité suivant une approche individuelle (pointilliste) ou collective (texturale) en comparant les performances en fonction de la taille de la réponse impulsionnelle.

109. Modèle Fast-Slow du couplage neurovasculaire Diane Mornas, Clément Huneau, Jerome Idier. p. 757-760 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'activité neuronale engendre une augmentation du volume sanguin cérébral induite par deux mécanismes vasodilatateurs distincts. Pour quantifier les dégradations subies par ce couplage neurovasculaire, nous proposons un modèle paramétrique non linéaire. Nous avons évaluer l'estimation de six paramètres sur un jeu de données simulant des variations de volumes sanguins observées chez la souris. L'identification paramétrique avec différentes puissances de bruit paraît efficace et encourage à enrichir le modèle pour analyser des variations de débits sanguins chez l'homme.

110. Évaluation rapide et précise des performances d’une communication LoRa basée sur la fonction de Marcum Jules Courjault, Baptiste Vrigneau, Matthieu Gautier, Olivier Berder. p. 77-80 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les applications utilisant les objets connectés sont de plus en plus nombreuses grâce à l’émergence de nouvelles normes de communication longue portée, telles que Sigfox, 4G Cat-M / NB-IoT ou LoRa. Cette dernière, très populaire, utilise des bandes de fréquences libres et ne nécessite pas d’opérateur. Malgré un principe bien connu, seuls quelques travaux récents tentent d’exprimer la probabilité d’erreur et il manque encore d’études théoriques qui permettraient une évaluation rapide des performances et un dimensionnement de réseau adapté. Les résultats proposés ici présentent une nouvelle approche théorique basée sur la fonction de Marcum.

111. Évaluation de méthodes de sélection de gènes pour le pronostic du cancer Rémy Jardillier, Laurent Guyon, Florent Chatelain. p. 761-764 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose d'étudier des méthodes d'inférence et de sélection dans un contexte de données de survie clinique pour le cancer. Le modèle de Cox permet de prendre en compte les données censurées à droite, et nous l'utilisons pour modéliser les données de survie et les données d'expression génétique. Des variantes du Lasso sont étudiées en terme de stabilité, de sélection et de prédiction. Les résultats montrent que ces méthodes ne sont pas stables et que les performances de sélection sont mauvaises, mais que la prédiction de la survie globale est bonne pour les patients qui ont un indice pronostique élevé.

112. Filtrage des fibres de substance blanche basé sur l’entropie de Shannon Méghane Decroocq, Timothée Jacquesson, David Rousseau, Carole Frindel. p. 765-768 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La tractographie, en décrivant in-vivo l’architecture de la substance blanche du cerveau, joue un rôle important pour comprendrela neuroanatomie et dans de nombreuses applications cliniques. Cependant, l’utilisation de la tractographie en routine clinique est restreintepar différents facteurs. D’une part, l’initialisation du processus de tractographie nécessite le positionnement de régions d’intérêt sur la basesde connaissances anatomiques expertes. D’autre part, l’algorithme de tractographie implique des paramètres multiples et variables qui doiventêtre ajustés. L’algorithme proposé dans ce travail utilise l’entropie de Shannon pour réaliser un filtrage des fibres les plus pertinentes. Appliquéen post-traitement de la tractographie, il permet de réduire la dépendance à l’opérateur et donc d’ouvrir la tractographie à des utilisateurs non-experts. De plus, en proposant une alternative à un ajustement manuel des paramètres de l’agorithme de tractographie, il constitue une premièreétape vers l’automatisation de cette technique pour la routine clinique.

113. Cultivons notre jardin avec Fourier Salma Samiei, Pejman Rasti, François Chapeau-blondeau, David Rousseau. p. 769-772 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cette communication nous exploitons l’imagerie de profondeur pour le suivi de la croissance de plantes. Nous montrons comment cette situation peut se ramener à un problème de traitement du signal. En plus du classique taux de croissance instantané, d’autres traits liés à la croissance apparaissent sous la forme de motifs répétitifs qui se prêtent à une analyse harmonique. Nous identifions l’origine de ces motifs et analysons comment ils peuvent être mis à profit dans des situations d’intérêt agronomique. Cette situation constitue une application originale de l’analyse de Fourier 197 ans après son introduction. Cet exemple, simple du point de vue de l’analyse, permet notamment en enseignement de sortir des cas classiques de signaux périodiques (sons, secteur ́electrique, ondes de diffusion, ... ). Nous proposons à cet effet un exemple de jeu d’images et de données à analyser.

114. Encodage de matrices de covariance par les vecteurs de Fisher log-Euclidien : application à la classification supervisée d'images satellitaires Sara Akodad, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain. p. 773-776 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente une nouvelle architecture hybride basée sur l'encodage par vecteurs de Fisher (VF) des sorties des couches convolutives d'un réseau de neurones. L'originalité de ce travail repose sur l'exploitation des statistiques d'ordre deux via le calcul des matrices de covariance locales. Considérant les propriétés intrinsèques à la géométrie Riemannienne propre à l'espace des matrices de covariance, nous proposons d'utiliser la métrique log-Euclidienne afin d'étendre le concept des VF pour l'encodage de matrices de covariance : les vecteurs de Fisher log-Euclidiens (LE VF). L'architecture proposée est ensuite évaluée sur différentes bases de données de télédétection : la base UC Merced Land Use Land Cover, la base AID, ainsi que sur deux jeux de données Pléiades sur des forêts de pins maritimes et de parcs ostréicoles.

115. Bornes de Cramér-Rao Intrinsèques pour l’estimation de la matrice de dispersion normalisée dans les distributions elliptiques Florent Bouchard, Arnaud Breloy, Alexandre Renaux, Guillaume Ginolhac. p. 777-780 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

116. Estimation statistique d’une large famille de distances entre matrices de covariance dans le régime des grandes matrices aléatoires Malik Tiomoko, Romain Couillet. p. 781-784 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

117. A Data Imputation Method for Matrices in the Symmetric Positive Definite Manifold Pedro luiz Coelho rodrigues, Marco Congedo, Christian Jutten. p. 785-788 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'imputation de données manquantes (aussi connue sous le nom de complétion de données) est une technique standard d’analyse statistique de données utilisée pour remplacer des valeurs manquantes sur une base de données. Elle est utile, par exemple, lorsqu'un ou plusieurs capteurs d’un enregistrement expérimental présentent des problèmes et doivent être rejetés. Dans ce travail, nous présentons une méthode pour compléter les valeurs d’une matrice symétrique définie positive lorsqu’elle est utilisée comme descripteur statistique d’une série temporelle multiple. Nous illustrons notre contribution dans des tâches de classification pour des Interfaces Cerveau-Machine et comparons sa performance à celle d’une méthode de référence.

118. Rééchantillonnage des nuages de points gigantesques produits lors de la numérisation 3D de monuments Arnaud Bletterer, Frédéric Payan, Marc Antonini. p. 789-792 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons une nouvelle méthode pour rééchantillonner des nuages de points générés par agrégation d'acquisitions LiDAR, à l'aide d'un échantillonnage en disques de Poisson. Celle-ci s'appuie sur un ensemble de graphes locaux représentant la connectivité locale de la surface sous-jacente au nuage, mis en correspondance pour assurer une cohérence globale lors de l'échantillonnage. Cette approche nous permet d'améliorer la qualité des numérisations 3D gigantesques telles que celles produites par les projets de préservation du patrimoine mondial, même si le volume initial des données dépasse très largement la capacité mémoire de la machine sur laquelle ces calculs sont effectués.

119. Un cadre unifiant le traitement d'images et de nuages de points 3D : applications à la tapisserie de Bayeux Abderrahim Elmoataz, François Lozes. p. 793-796 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Avec les récentes avancées technologiques produisant différents types d'images 2D ou de nuages depoints 3D, la communauté du patrimoine culturel s'intéresse de plus en plus à la numérisation d'objets du patrimoine et à l'utilisation des méthodes de traitements et d'analyse de ces données issues de la numérisation. L'objectif étant de proposer de nouveaux outils pour les chercheurs : historiens d'art, conservateurs et restaurateurs, ou pour le grand public. Nous proposons dans cet article, d'exploiter un cadre unifié pour le traitement et l'analyse d'images 2D ou de nuages de points 3D. Ce cadre est basé sur l'utilisation des (Équations aux différences Partielles) sur graphes. Dans ce cadre nous considérons un ensemble d'opérateurs sur graphes allant de la construction de panoramas pour la visualisation/navigation, la restauration et la segmentation d'images 2D ou nuages de points 3D. Ces images proviennent de la Tapisserie de Bayeux, une oeuvre d'art unique et un document exceptionnel qui intéresse tout autant les scientifiques que le grand public.

120. Factorisation d’images spectrales de matériaux anciens Alexandre Aiello, Serge Cohen, Axel Davy, Agnès Desolneux, Guillaume Le mailloux. p. 797-800 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous analysons la composition de matériaux anciens via des images spectrales de fluorescence X collectées au synchrotron SOLEIL. Il s'agit de proposer des méthodes permettant de reconstituer à la fois les spectres des composés atomiques présents dans le matériau étudié et leur répartition spatiale. Nous étudions d'abord un problème d'optimisation avec plusieurs a priori avant de montrer que l'a priori naturel de positivité des spectres et des cartes d'activités apporte suffisamment de bonnes propriétés pour les identifier.

121. Algorithme d'égalisation fractionnée fondé sur l'EP-MMSE-DFE Titouan Petitpied, Romain Tajan, Guillaume Ferré, Pascal Chevalier, Sylvain Traverso. p. 81-84 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'augmentation de l'efficacité spectrale des communications numériques s'accompagne de modèles de canaux de plus en plus sélectifs en fréquence et leur traitement requiert une complexité croissante. Afin de traiter ce problème, nous proposons un nouvel algorithme d'égalisation fondé sur le critère MMSE capable de tirer pleinement parti de l'estimation du canal à multi-trajets. Pour cela, nous étendons des solutions existantes d'Expectation Propagation avec Decision Feedback à un récepteur fractionné, et nous proposons une nouvelle implémentation à faible complexité aux performances comparables à celles des solutions existantes au prix d'une estimation de canal sur une plus large bande. Cela conduit à un gain en Rapport Signal à Bruit supérieur à 2 dB sur les canaux considérés.

122. Segmentation semi-automatique d’images pour le diagnostic de monuments historiques Koubouratou o. Idjaton, Xavier Desquesnes, Sylvie Treuillet, Xavier Brunetaud. p. 801-804 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

123. Physique statistique et apprentissage machine : une méthode et trois exemples Rémi Monasson. p. 805-808 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Depuis les années 80, les physiciens statisticiens ont développé des outils et concepts permettant de comprendre quantitativement les propriétés de problèmes computationnels pertinents pour l’apprentissage machine. Ces méthodes sont particulièrement puissantes pour détecter et caractériser des changements abrupts de comportements, appelés transitions de phase. Le but de cet article est double. D’abord, je présente une des méthodes (dite des répliques) dans le cas simple de la transition de condensation. Ensuite, deux exemples d’application de cette méthode à des problèmes issus de l’apprentissage non supervisé sont brièvement exposés.

124. Les processus ponctuels déterminantaux en apprentissage automatique Guillaume Gautier, Rémi Bardenet, Michal Valko. p. 809-812 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pour la session ≪Outils mathématiques pour l’apprentissage automatique≫, nous proposons une courte revue des processus ponctuels déterminantaux, un modèle et un outil probabiliste populaire en apprentissage et prometteur en traitement du signal.

125. Transport Optimal pour les Signaux sur Graphes Titouan Vayer, Laetitia Chapel, Rémi Flamary, Romain Tavenard, Nicolas Courty. p. 813-816 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

126. Projections aléatoires pour l'apprentissage compressif Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Rémi Gribonval. p. 817-820 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'apprentissage compressif a pour objectif de réduire drastiquement le volume de grandes collections d'entraînement via des sortes de projections aléatoires, tout en préservant l'information nécessaire à l'apprentissage. En s'appuyant sur quelques exemples en apprentissage non-supervisé, nous proposons un tour d'horizon des outils utilisés, des garanties théoriques à la fois en termes de préservation d'information et de respect de la vie privée, pour finir avec quelques problèmes ouverts.

127. Détection d’anomalie de matériel roulant par décomposition en ondelettes de signaux de micro-déformations Sylvain Leirens, Jérôme Boutet. p. 821-824 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Une traverse de voie de chemin de fer instrumentée avec des réseaux de Bragg permet d’enregistrer au cours du temps des micro-déformations lors du passage d’un train. Une analyse multi-résolution des mesures de micro-déformations rend possible la détection d’anomalies de matériel roulant, notamment la surcharge d’un essieu et la roue carrée, ainsi que la détection robuste des pics d’essieu.

128. The wavelet leaders spectrum: a new tool for Blind steganalysis? Rémi Cornillet, Marianne Clausel, Farida Enikeeva, Laurent Navarro, Philippe Carre. p. 825-828 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les techniques de stéganalyses aveugles doivent être capable de détecter la présence d'un message secret enfouit dans un média quelconque comme un son, une image ou une vidéo, et la détection doit se faire sans connaissance apriori sur l'algorithme de stéganographie utilisé. Ce papier se propose d'étudier une nouvelle stratégie basée sur le spectre multifractal comme signature robuste. Nous montrons que le spectre multifractal d'un média corrompu change significativement par rapport au spectre d'origine. Afin de tester cette signature, nous simulons l'attaque associée à un algorithme de stéganographie par modification ponctuelle des bits LSB. Dans ce travail, nous proposons de nous placer dans une stratégie différente de l'état de l'art à savoir que nous privilégions la modélisation à l'apprentissage afin d'apporter des réponses dans des cadres à faible nombre de données.

129. Modélisation de test d’évaluation gériatrique standardisée à partir d’un radar Doppler : Application de la transformée en ondelettes Racha Soubra, Aly Chkeir, Farah Chehade, Daniel Alshamaa. p. 829-832 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’Evaluation Gériatrique Standardisée (EGS) est un diagnostic interdisciplinaire des personnes âgées, permettant de repérer chez elles une perte de la capacité à se mouvoir. Le test Timed Up and Go (TUG) a été considéré comme un « Gold Standard » pour les évaluations cliniques de la mobilité. Toutefois, son aspect clinique impose sa réalisation d’une manière non régulière et espacée dans le temps. Une surveillance quotidienne d’une personne âgée bien exploitée s’avère plus efficace, en fournissant plus d’informations sur son état fonctionnel, et donc en préservant mieux son autonomie à domicile. Cet article propose un système de surveillance continue de l’activité à domicile basé sur un radar Doppler. Une approche innovante permettant l’identification de différentes tâches motrices à partir du signal radar est ainsi développée. La méthode proposée est basée sur la transformée en ondelettes du signal, suivie par un algorithme de repérage de ruptures « DARC ». Dix paramètres statistiques sont ainsi extraits de la matrice de coefficients de la transformée en ondelettes. Le paramètre le plus informatif, la variance, est ensuite sélectionné afin de distinguer efficacement les phases de transfert dans la mobilité. Dix sujets ont été recrutés pour cette étude dans le cadre d’un protocole expérimental. Le système proposé a été validé en comparaison à un système optoélectronique (Vicon) avec un taux d’erreur de 0.13%.

130. Transformée de Fourier et traitement du signal quantique François Chapeau-blondeau, Etienne Belin. p. 833-836 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous montrons comment l'outil fondamental du traitement du signal classique constitué par la transformée de Fourier (TF), est aussi bien exploitable pour le traitement du signal quantique, et contribue ainsi aux développements en cours dans le domaine de l'information quantique. En quantique, une application privilégiée de la TF concerne l'estimation de phase, qui notamment joue un rôle clé dans l'algorithme de factorisation de Shor. Nous traitons ici un problème exploitant la TF pour l'estimation de phase quantique. Nous montrons en particulier comment la TF opérant sur des états quantiques intriqués permet d'obtenir des performances accrues inaccessibles en classique. Nous examinons également l'effet du bruit ou de la décohérence quantique sur la performance de l'estimation par TF.

131. Synchrosqueezing temporel d'ordre 2 de la transformée de Fourier à court terme Dominique Fourer, François Auger. p. 837-840 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

This paper aims at efficiently representing non-stationary multicomponent signals jointly in time and frequency. To this end, we introduce a new method based on the time-reassigned synchrosqueezing which allows to compute reversible and sharpened representations of impulsive or strongly frequency-modulated signals. First, we propose an enhanced group-delay estimator for which we establish a theoretical link with a chirp rate estimator. Second, we illustrate with time- and frequency-discretized representations the improvement brought by our proposal when it is applied on synthetic signals.

132. Nouvelle Approche pour les Systèmes Térabit à Faible Puissance Majed Saad, Carlos faouzi Bader, Jacques Palicot, Ali chamas Al ghouwayel, Hussein Hijazi. p. 85-88 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans un contexte de communication sans fil monoporteuse à très haut débit (de l’ordre du Terabit par seconde) dans les bandes d’ondes millimétriques (ondes mm) et sous-térahertz (sous-THz) au-dessus de 90 GHz, l’approche classique consiste à utiliser des schémas de modulation d’ordre élevé et de les associer à un multiltiplexage spatial MIMO. La puissance nécessaire pour atteindre le débit souhaité avec un taux d’erreur satisfaisant est tellement élevée (plusieurs centaines de watts) qu’elle n’est pas viable en pratique. Dans l’approche proposée dans cet article, nous partons de la contrainte de puissance, nous proposons d’utiliser des modulations à enveloppe constante (de type CPM) ou à très faible variation de puissance (de type QPSK) et dans un second temps, grâce à des techniques d’indexation, nous augmentons le débit du système pour atteindre le débit souhaité avec une puissance faible (quelques watts). Les bilans de liaison ainsi que les résultats de simulation, sous différents canaux d’évanouissement non corrélés/corrélés,confirment la pertinence de notre approche.En effet, avec des modulations CPM ou QPSK , le système proposé peut atteindre 1 Tb/s avec un TEB de 10−4 TEB non codé et une consommation (0.14 − 3 Watts).

133. Analyse du bruit pour la prédiction de la qualité de la transcription automatique de la parole Sébastien Ferreira, Jérôme Farinas, Julien Pinquier, Rabant Stéphane. p. 841-844 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

De nombreuses sources de variabilité peuvent dégrader les performances des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP). Dans cette étude, les dégradations provoquées par le bruit sont analysées afin de prédire a priori la qualité de la RAP, i.e. avant décodage. Notre méthode d’extraction de paramètre, nommée Sub-band Statistical Feature (S-SF), se base sur une séparation de la parole et du bruit. Une fois séparée, des statistiques sont extraites par bande fréquentielle. Pour relier ces paramètres à un système de RAP, un modèle de régression est calculé. L’expérimentation a été réalisée sur le corpus Wall Street Journal, bruité avec le corpus NOISEX-92 (15 types de bruit) que nous appliquons à 9 niveaux de rapport signal sur bruit. La méthode de régression proposée obtient 8,75 d’erreur de prédiction de WER sur un système de RAP entraı̂né avec des données non-bruitées. Lorsque 20 tours de parole sont utilisés (durée d’environ 140s), l’erreur de prédiction décroı̂t à 5,82. Notre extraction de S-SF permet une amélioration relative de 20% par rapport à l’extraction des Sub-band Signal-to-Noise Ratio (S-SNR). Cette prédiction peut être utilisée pour ignorer des portions d’audio dont la transcription automatique de la parole est de mauvaise qualité et pour informer l’utilisateur, au plus tôt, de la qualité de la transcription pouvant être obtenue.

134. Motifs locaux binaires pour la classification d’images de textures multispectrales Sofiane Mihoubi, Olivier Losson, Benjamin Mathon, Ludovic Macaire. p. 845-848 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les motifs locaux binaires (LBP) permettent d’extraire des descripteurs de texture spatiaux pour discriminer les images de textures en niveaux de gris. Dans cet article, nous proposons un opérateur LBP qui extrait conjointement les informations de texture spatiales et spectrales à partir de l’image brute fournie par une caméra équipée d’une matrice de filtres multispectraux. Nous montrons expérimentalement que le descripteur proposé présente à la fois un faible coût de calcul et un haut pouvoir discriminant par rapport aux descripteurs LBP classiques appliqués aux images multispectrales.

135. Analyse de signaux AM-FM par approximation parcimonieuse El hadji s. Diop, Karl Skretting, Abdel Boudraa. p. 849-852 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une méthode d'approximation parcimonieuse pour modéliser un signal par des fonctions AM (amplitude modulation)-FM (frequency modulation). La méthode repose sur les modèles AM-FM multicomposantes où chaque composante est obtenue par approximation parcimonieuse résolue par orthogonal matching pursuits, et classée des hautes vers les basses fréquences. L'algorithme proposé s'avère très intéressant pour séparer les contenus fréquentiels de signaux, et se comporte beaucoup mieux que l'EMD (empirical mode decomposition). Comparés à l'EMD, les résultats obtenus montrent une nette amélioration sur la séparation des fréquences, la capacité à bien séparer des fréquences très proches de sinusoïdes et une robustesse au bruit.

136. Electric arc detection using compressive sensing Isidora Stankovic, Angela Digulescu, Cornel Ioana, Kevin Dayet. p. 853-856 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Résumé– Dans ce papier nous étudions la détection et la reconstruction des signaux d’arcs électriques reçus par un capteur de surveillance d’un réseau de panneaux photovoltaïques. Un des problèmes de ces capteurs est la perte éventuelle des données qui peut être due aux aléas de fabrication mais aussi au niveau variable des perturbations entre les sources des arcs et le capteur acoustique. Pour compenser ces pertes de données, nous proposons un algorithme simple basé sur le concept compressive sensing. Ce concept est appliqué dans le domaine de représentation temps-fréquence. Pour la reconstruction nous utilisons la S-method pour améliorer la localisation de la source d’arcs électriques. Abstract – In this paper, we analyze the detection and reconstruction of the electric arc received at a sensor while surveilling photovoltaic power systems. We assume that an acoustic signal was transmitted, and, due to some failure in the system, it is received with some missing measurements. The missing measurements can be for various reasons, like having malfunctions on the sensor or the distance between the transmitter and receiver is large. A simple yet effective compressive sensing (CS) algorithm was used for the reconstruction of the missing measurements for a better localization of the electric arc. The basic time-frequency representation, the short-time Fourier transform (STFT), will be used as the analyzed transformation domain. After reconstruction, the S-method is applied on the obtained STFT for a better localization of the source.

137. High-Voltage Spindles detection from EEG signals using recursive synchrosqueezing transform Rémi Souriau, Dominique Fourer, Hsin Chen, Jean Lerbet, Hichem Maaref, Vincent Vigneron. p. 857-860 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

This paper proposes a new detection technique applied on electroencephalogram (EEG) signals which were measured on Parkinsonian rats during an experiment. Our technique uses a recursive filter-bank-based implementation of the short-time Fourier transform that is sharpened using several time-frequency reassignment methods. A detector is then applied to the obtained representation to allow an identification of the HVS signals which are specific to subjects with neurodegeneratives diseases. Our results show an improvement of the state of the art while paving the way of a real-time implementation.

138. Une ou deux composantes ? La réponse de la diffusion en ondelettes Vincent Lostanlen. p. 861-864 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le contexte d'une modélisation biologiquement plausible de l'écoute artificielle, on s'intéresse à la représentation d'un signal stationnaire multicomposantes par un réseau de diffusion en ondelettes. D'abord, nous montrons que la renormalisation des coefficients du second ordre par ceux du premier ordre donne un critère numérique simple pour établir si deux composantes de fréquences voisines interfèrent psychoacoustiquement. Ensuite, on généralise le cadre théorique ``une ou deux composantes'' à trois sinusoïdes ou plus, et montrons en particulier qu'un réseau de diffusion en ondelettes de profondeur $M = \log_2 N$ suffit à caractériser l'amplitude relative des $N$ premiers termes d'une série de Fourier, tout en bénéficiant d'une propriété d'invariance à la transposition fréquentielle ainsi qu'au déphasage de chaque composante.

139. Joint Average Spectrum-Texture Representation in Hyperspectral Images using Relocated Spectral Difference Occurrence Matrix Rui jian Chu, NoËl Richard, Christine Fernandez-maloigne, Jon yngve Hardeberg. p. 865-868 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

In the metrological framework of hyperspectral image processing, we propose a texture feature named Relocated Spectral Difference Occurrence matrix(rSDOM). It processes the spectral differences between neighbouring pixels to produce a dense and generic feature independent from the spectral range and resolutions. It has been validated in a classification scheme using HyTexiLa dataset, producing comparable accuracy to Opponent Band Local Binary Pattern (OBLBP) but with an extremely small feature size.

140. Approche structurelle pour la ré-identification de personnes Amal Mahboubi, Luc Brun, Donatello Conte. p. 869-872 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons dans cet article, une approche non supervisée pour la ré-identification de personnes. Plusieurs expérimentations sont présentées sur deux jeux de données publics (ETHZ_REID et CAVIAR4REID) pour illustrer l’efficacité de l’approche pour la ré-identification multi-échantillons.

141. Extraction de silhouettes à partir de boîtes englobantes de détection Cyril Meurie, Olivier Lézoray, Marion Berbineau. p. 873-876 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans de nombreuses applications telles que la vidéosurveillance, la détection de personnes est un élément clé. Habituellement, une boîte englobante contenant une personne est extraite. Cependant, une segmentation plus précise de la silhouette peut s'avérer nécessaire. Pour ce faire, nous proposons une stratégie complet de segmentation des personnes à l'intérieur de boîtes de détection. Elle s'appuie sur plusieurs étapes : pré-traitement, localisation approximative de la silhouette des personnes et raffinement de la silhouette à l'aide de coupes de graphes. Comme de nombreuses méthodes différentes (et leurs paramètres associés) peuvent être choisies pour chaque étape, nous utilisons une approche génétique pour déterminer la stratégie de segmentation optimal et montrons ses avantages par rapport à l'état de l'art.

142. Forêt de Régression Précise basée sur des Caractéristiques Clairsemées pour la Relocalisation de Caméra en Temps-Réel Nam-duong Duong, Catherine Soladie, Amine Kacete, Pierre-yves Richard, Jérôme Royan. p. 877-880 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La relocalisation de camera se réfère à la problématique de définir la pose d’une caméra qui est six degrés de liberté (6-DoF) exprimée dans le système de coordonnées du monde sans contrainte temporelle. La relocalisation de caméra est nécessaire dans les systèmes de localisation. Cependant, il est encore difficile d’avoir une methode précise et temps réel. Dans cet article, nous introduisons notre méthode hybride qui fusionne apprentissage automatique et approche géométrique pour une relocalisation rapide et précise de caméra à partir d’une seule image RVB. Nous proposons une fôret de régression qui utilise à chaque fonction de répartition un vecteur complet de caractéristiques, afin d’améliorer la précision des correspondances de points 2D-3D. Les résultats indiquent que notre méthode est quasi temps réel (50ms par image), et est aussi précise que les meilleures méthodes de relocalisation. De plus, les résultats montrent également que notre méthode est capable de relever les défis de l’occlusion partielle ainsi que du changement d’éclairage.

143. Allocation de puissance pour les réseaux radio cognitifs à relais Anne Savard, Elena-veronica Belmega. p. 89-92 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier porte sur un problème d’allocation de puissance pour un réseau radio cognitif composé d’une paire utilisateur/destination primaire et secondaire ainsi que d’un relais aidant la communication entre l’utilisateur opportuniste et sa destination. Le système secondaire ne peut transmettre que si une contrainte de qualité de service est satisfaite. L’allocation de puissance optimale est présentée dans le cas où le relais emploie Decoder-et-Transférer (DF) ou Quantifier-et-Transférer (CF). Des résultats numériques montrent que DF est plus performant que CF lorsque le relais est proche de l’utilisateur opportuniste.

144. Détection indirecte de changements en imagerie satellitaire haute résolution Vincent Vidal, Lionel Moisan. p. 881-884 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Détecter des changements entre deux images satellite demande le plus souvent d'être robuste à différents types de variations, par exemple de couleur, d'éclairement, de texture, voir même de résolution. Nous présentons ici une méthode de comparaison indirecte qui, en s'affranchissant des comparaisons entre les deux images, peut s'appliquer à des images radiométriquement différentes, ainsi qu'à des séries temporelles.

145. Un modèle unifié pour la classification de signaux sur graphe avec de l’apprentissage profond Myriam Bontonou, Carlos eduardo Rosar kos lassance, Jean-charles Vialatte, Vincent Gripon. p. 885-888 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

146. Détection et localisation d’objets 3D par apprentissage profond en topologie capteur Pierre Biasutti, Aurélie Bugeau, Jean-françois Aujol, Mathieu Brédif. p. 889-892 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce travail présente une nouvelle méthode pour la détection et la localisation d’objets dans des scènes 3D LiDAR acquises par des dispositifs de scan urbains. Ce problème est généralement traité en discrétisant l’espace 3D en une fine grille de voxels. Nous introduisons une approche alternative ne nécessitant pas de discrétisation. Elle est basée sur la représentation en 2D du nuage de points en topologie capteur. Cette image sert d’entrée à un réseau de neurones convolutionnels qui en extrait les informations 3D des objets. La répresentation en topologie capteur présentant des ambiguïtés dans le fond de la scène, nous proposons d’améliorer les résultats de détection en couplant ce modèle avec un réseau de détection 2D d’objets sur une image optique. Les prédictions des deux réseaux sont finalement fusionnées pour obtenir les détections finales.

147. A Simple and Effective CNN Initialization for Forensic Detection of Image Processing Operations Ivan Castillo camacho, Kai Wang. p. 893-896 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode d’initialisation pour la première couche de réseaux de neurones convolution-nels (CNNs). Avec la nouvelle initialisation, nous obtenons un ensemble de filtres passe-haut tout en conservant la stabilité statistique de l’entrée et de la sortie. Expérimentalement, la méthode nous permet de mieux identifier les opérations de traitement d’image couramment utilisées pour altérer une image dans un scénario réel.

148. Localisation et identification acoustique de drones par mesures d'antennerie et apprentissage supervisé Valentin Baron, Simon Bouley, Matthieu Muschinowski, Jerome Mars, Barbara Nicolas. p. 897-900 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le développement des drones et les menaces qu’ils représentent pour les sites sensibles rendent critiques leur localisation et identification. Plusieurs modalités sont disponibles pour traiter ce problème comme l’imagerie optique ou radar, la détection de communications radio-fréquence ou encore l’acoustique. C’est sur cette dernière modalité que ce travail se base en utilisant l’antennerie acoustique combinée à l’apprentissage supervisé pour respectivement localiser une source de bruit puis l’identifier comme étant un drone ou non en la catégorisant selon deux classes Drone ou Bruit. Cette contribution présente la méthodologie développée pour les étapes de localisation et d’identification. La création de la base de données, constituée en intérieur dans des conditions contrôlées, est décrite, puis des résultats de localisation et d’identification sont discutés. Une erreur moyenne de 3,7° est obtenue en élévation sur une trajectoire représentative et une précision de 99,5 % est atteinte en identification Drone contre Bruit.

149. Détection du copier-coller par mise en correspondance de descripteurs SIFT et filtrage à l'aide de cartes de dissimilarité locale Gaël Mahfoudi, Frédéric Morain-nicolier, Florent Retraint. p. 901-904 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Il est de plus en plus difficile de croire en l'authenticité des images numériques. Ceci est dû à la simplicité croissante de falsifier ces images à l'aide d'outils toujours plus puissants. Sur un logiciel tel que Photoshop, il est possible de supprimer un élément d'une image en quelques clics. Le copier-coller est une méthode de falsification élémentaire consistant en la duplication d'une portion de l'image. Dans ce papier nous proposons une nouvelle méthode de détection du copier-coller permettant de maintenir un taux de faux positifs bas.

150. Apprentissage profond pour la classification évidentielle d'objets LIDAR arbitraires, à destination d'un véhicule autonome Edouard Capellier, Franck Davoine, Véronique Cherfaoui. p. 905-908 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons un système de classification évidentielle d'objets LIDAR par apprentissage profond. L'algorithme proposé est basé sur une reformulation évidentielle d'un perceptron multi-couche, ainsi que sur un mécanisme de filtrage statistique simple. Le système, qui n'est entraîné que sur une base d'usagers routiers, est cependant capable de classifier des objets incohérents vis-à-vis de ce jeu d'entraînement comme étant des objets inconnus. We propose an evidential end-to-end deep neural network to classify LIDAR objects. The system is capable of classifying ambiguous and incoherent objects as unknown, while only having been trained on vehicles and vulnerable road users. This is achieved thanks to an evidential reformulation of generalized logistic regression classifiers, and an online filtering strategy based on statistical assumptions.

151. Combinaison d’ordres totaux stochastiques spatiaux-spectraux pour le traitement nonlocal morphologique Olivier Lézoray. p. 909-912 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'extension de la morphologie mathématique aux données multivariées est un sujet de recherche actif ces dernières années. Dans cet article, nous proposons une approche qui repose sur la combinaison consensuelle de plusieurs ordres de permutation stochastiques. Ces derniers sont obtenus en recherchant un chemin le plus court possible sur un graphe représentant une image. La construction du graphe peut être basée sur des informations spatiale et spectrale et permet naturellement un traitement non local basé sur des patchs.

152. Codage d'atlas de textures avec prédiction guidée par la topologie des maillages Fatemeh Nasiri, Navid Mahmoudian bidgoli, Frédéric Payan, Thomas Maugey. p. 913-916 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons une technique de codage spécifique aux atlas de texture de modèles 3D. Inspirée des techniques utilisées en compression vidéo, notre approche exploite la topologie des maillages associés pour prédire de manière plus efficace les images de texture. Nous présentons aussi un nouvel ordonnancement des blocs, que nous avons combiné à une transformée basée graphe et à un codeur résiduel. Les résultats montrent que la prise en compte de la topologie du maillage améliore significativement les performances de compression des textures, notamment des cartes de diffusion.

153. Segmentation de stents dans des données médicales à rayons-X corrompues par les artéfacts Hugo Gangloff, Emmanuel Monfrini, Christophe Collet, Nabil Chakfé. p. 917-920 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une nouvelle méthodologie pour la segmentation de stent dans des images scanners 3D à rayons-X. La robustesse de la méthode est mise à l’épreuve par les artéfacts causés par le dispositif métallique et la nécessité d’obtenir des résultats précis liés à l’application médicale. Nous proposons une approche "coarse-to-fine", en deux étapes qui conduit à des résultats satisfaisants.

154. Espaces de Hilbert pour les Modulations Numériques d'Enveloppe Simon Bicaïs, Jean-baptiste Doré. p. 93-96 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose un cadre algébrique pour les modulations numériques d'enveloppe. Les formes d'ondes à valeurs non-négatives sont représentées dans un espace de Hilbert défini par transport de structure de l'espace usuel L2. Ainsi, les méthodes classiques de traitement du signal pour les formes d'ondes réelles peuvent être exploitées pour les modulations d'enveloppe. Afin d'illustrer la pertinence du cadre proposé, nous montrons que les contraintes liées aux convertisseurs analogique-numérique dans le cadre de communications sub-THz peuvent être assouplies par l'utilisation de forme d'ondes non-négatives orthogonales.

155. GRAFT : Adaptation non-supervisée au re-dimensionnement pour la détection de manipulation d’image Ludovic Darmet, Kai Wang, François Cayre. p. 921-924 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Contrairement à la vision par ordinateur classique où ce sont les textures, frontières, formes, etc qui sont discriminants, en détection criminalistique pour les images, ce sont les bruits et résidus de l’image qui vont servir à la classification. C’est pourquoi la détection crimina- listique pour les images est bien plus sensible aux bruits induits par la chaîne d’acquisition de l’image ou par le post-traitement appliqué. Nous nous intéressons ici au cas où le jeu de test a subit un re-dimensionnement préalables aux modifications, contrairement au jeu d’entraînement qui n’a subi que les modifications. Nous rapportons pour commencer des chutes de performances pour deux techniques de classification, avant d’introduire notre nouvelle méthode et dans un cadre non-supervisé : Gaussian mixture model Resizing Adaptation by Fine-Tuning (GRAFT). Finalement nous montrons comment cette stratégie permet d’augmenter les performances.

156. Synthèse personnalisée de l'expression de joie Sarra Zaied, Catherine Soladie, Pierre-yves Richard. p. 925-928 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La théorie de la rétroaction émotionnelle périphérique est le fait que nos expériences émotionnelles soient sous l'influence rétroactive de nos propres expressions. Ce sujet est ouvert en psychologie depuis les écrits de William James au 19e siècle. Que le fait de sourire ou de froncer les sourcils puisse avoir un effet automatique dans l'expérience émotionnelle d’une personne ouvre d'importantes pistes thérapeutiques pour les troubles psychiatriques de l'émotion. Par ce travail, nous proposons une nouvelle technologie de transformation visuelle permettant de canaliser le potentiel du mécanisme psychologique de rétroaction émotionnelle faciale pour une application clinique dans le domaine du stress post-traumatique (PTSD). Notre système est capable de transformer de manière photo-réaliste et en temps réel un visage détecté en un visage plus souriant. La particularité est que nous synthétisons une expression de joie spécifique à la personne, tout en gardant l'identité de l'émotion. Les résultats qualitatifs et quantitatifs démontrent que notre méthode spécifique à la personne peut générer des expressions de joie personnalisées plus proches de la vérité terrain que celles synthétisées avec deux approches récentes de l'état de l'art.

157. Filtres connexes multivariés par fusion d’arbres de composantes Edwin Carlinet, Thierry Géraud. p. 929-932 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les arbres de composantes fournissent une représentation d’images de haut niveau, hiérarchisée et invariante par contraste, adaptée à de nombreuses tâches de traitement d’image. Pourtant, ils sont mal définis sur des données multivariées, telle que celles des images couleur, des images multimodalités, des images multibande, etc. Les solutions courantes, telles que le traitement marginal, ou l’imposition d’un ordre total sur les données, ne sont pas satisfaisantes et génèrent de nombreux problèmes, tels que des artefacts visuels, la perte d’invariances, etc. Dans cet article, inspiré par la manière dont l’arbre des formes multivariés (MToS) a été défini, nous proposons une définition pour un Min-Tree ou un Max-Tree multivarié. Nous n’imposons pas un ordre total arbitraire aux valeurs; nous utilisons uniquement la relation d’inclusion entre les composantes. En conséquence, nous introduisons une nouvelle classe d’ouvertures et de fermetures connectées multivariées.

158. Génération d’images omnidirectionnelles à partir d’un environnement virtuel Ahmed rida Sekkat, Yohan Dupuis, Pascal Vasseur, Paul Honeine. p. 933-936 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous décrivons une méthode pour générer des images omnidirectionnelles en utilisant des images 360° et les cartes de profondeur correspondantes, à partir d’un environnement virtuel. Pour l’acquisition, on utilise le jeu vidéo Grand Theft Auto V (GTA V). GTA V a été utilisé comme source de données dans plusieurs travaux de recherche, puisque c’est un jeu à monde ouvert, hyperréaliste, simulant une vraie ville. L’avancée réalisée dans l’ingénierie inverse de ce jeu nous offre la possibilité d’extraire des images et les cartes de profondeur correspondantes avec des caméras virtuelles à six degrés de liberté. A partir de ces données et d’un modèle de caméra omnidirectionnelle, on propose de générer des images Fisheye destinées par exemple à l’entraînement de méthodes par apprentissage.

159. LB3M - La méthode de Boltzmann sur réseau & Morphologie Mathématique Romain Noel, Laurent Navarro, Guy Courbebaisse. p. 937-940 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose d'établir un lien direct entre la morphologie mathématique et la méthode de Boltzmann sur réseau (LBM), donnant lieu à la LB3M (Lattice Boltzmann Method & Mathematical Morphology). Pour ce faire, une démonstration de l'équivalence entre les équations composant la méthode proposée et les définitions de dilatation et d'érosion morphologiques en niveaux de gris est apportée. La LB3M permet d’embarquer dans un même formalisme le traitement des images et la simulation numérique. Afin d'illustrer l'effacité de la LB3M, ces opérations élémentaires sont appliquées à l'image de Lena, puis un exemple de croissance osseuse est étudié.

160. Saillance visuelle globale : fusion des saillances géométrique et colorimétrique et applications pour les maillages 3D colorés Anass Nouri, Christophe Charrier, Olivier Lézoray. p. 941-944 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Plusieurs applications de l’informatique graphique telles que la compression adaptative, la sélection automatique de points de vues optimaux, la segmentation, etc. utilisent la saillance visuelle pour guider leurs traitements. Cependant, toutes ces applications reposent sur une estimation partielle de la saillance dans la mesure où seules les propriétés géométriques du maillage cible sont considérées laissant de coté les propriétés colorimétriques. En tant qu'êtres humains, notre attention visuelle est sensible aux informations géométriques et colorimétriques à la fois. En effet, l’information colorimétrique influence les mouvements de l’oeil lorsque nous visualisons un contenu multimédia. Nous proposons dans ce papier une approche novatrice pour la détection de la saillance visuelle globale qui tient compte des propriétés géométriques et colorimétriques du maillage considéré simulant ainsi le Système Visuel Humain (SVH). Pour cela, l’approche génère deux cartes de saillance multi-échelle basées sur des descripteurs géométriques et colorimétriques sous forme de patchs. Ces cartes de saillance sont fusionnées en utilisant la théorie de l’Evidence. Nous présentons les résuutats et bénéfices de l’approche proposée dans un processus de sélection automatique de points de vues optimaux.

161. Modélisation de l’ambiguïté d’une multi-stablilité visuelle Kevin Parisot, Alan Chauvin, Ronald Phlypo, Steeve Zozor. p. 945-948 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La multi-stabilité visuelle est un phénomène dans lequel la perception varie au cours du temps tandis que le stimulus reste stationnaire dans le monde physique. Le système perceptuel bascule alors entre plusieurs états quasi-stables appelés percepts et il est possible d’utiliser ces stimuli pour étudier comment le cerveau choisi une perception face à l’ambiguïté. Développer des méthodes expérimentales adaptatives permet de compenser les fortes variabilités inter-sujet observées. Dans ce papier, nous présentons une méthode utilisant une modélisation probabiliste de l’observateur afin d’établir un protocole expérimental adaptatif. Les paramètres du modèle sont estimés par maximum de vraisemblance et le point d’ambiguïté maximale est obtenu chez les observateurs.

162. Reconstruction 3D légère et basse résolution en environnements intérieurs à partir de caméra RGB-D Bruce Canovas, Michèle Rombaut, Amaury Negre, Serge Olympieff, Denis Pellerin. p. 949-952 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les approches de reconstruction 3D existantes se focalisent sur la production de mod{\`e}les complexes avec un haut niveau de détail. Nous proposons au contraire une m{\'e}thode basse-résolution, mais rapide et l{\'e}g{\`e}re, pour la reconstruction 3D d'environnements int{\'e}rieurs avec cam{\'e}ra RGB-D, sur plateforme de puissance et de capacit{\'e} m{\'e}moire limit{\'e}es. Le système présenté se base sur la segmentation d'images en superpixels, pour reconstruire un modèle 3D sous forme de patchs elliptiques, encodant la géométrie et la couleur locale d'une surface, appelés supersurfels.

163. Appariement difféomorphique robuste de faisceaux neuronaux Pierre Roussillon, Jean-marc Thiery, Isabelle Bloch, Pietro Gori. p. 953-956 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous nous intéressons à l'appariement difféomorphique de faisceaux du cerveau. Ce problème est complexe car deux faisceaux n'ont presque jamais le même nombre de fibres. Ces variations topologiques peuvent détériorer les déformations obtenues et fausser les interprétations cliniques. Nous proposons ici une méthode robuste aux différences topologiques, grâce à la combinaison de normes $L^p$ et de métriques à noyaux adaptées à l'espace des fibres. Les résultats sur des exemples jouets et sur des données réelles sont prometteurs.

164. Algorithmes de classification pour l’identification de bactéries en Spectroscopie Raman Veronique Rebuffel, Isabelle Espagnon, Jean-charles Baritaux, Sophie Morales. p. 957-960 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

165. Algorithme aveugle pour la séparation de polarisation et la compensation du déséquilibre IQ pour les transmissions optiques Marwa Kazdoghli lagha, Pascal Scalart, Christophe Peucheret, Robin Gerzaguet. p. 97-100 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une nouvelle approche de compensation jointe du déséquilibre IQ et de rotation de polarisation dédiée pour les communications à longue portée par fibre optique. Des métriques évaluées (EQM et EVM) montrent l'avantage de notre approche en rapidité de convergence, capacité d'adaptation et en complexité calculatoire par rapport aux algorithmes classiques de démultiplexage (CMA) et de compensation d'IQ (BASS).

166. Filtrage p-Laplacien adaptatif et guidé pour le traitement de la couleur associée à des nuages de points 3D Sébastien Bougleux, Olivier Lezoray, Anass Nouri. p. 961-964 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

De plus en plus d'applications nécessitent d'éditer la couleur associée aux sommets d'un maillage ou aux points d'un nuage 3D. Dans ce contexte, nous proposons un filtre régularisant sur graphes dirigés qui repose sur la minimisation d'une fonction composée d'un terme d'attache aux données, d'un terme de lissage basé sur une norme pTV spatialement variable, et d'un terme de préservation des structures basé sur l'amplitude du gradient. Les deux derniers termes peuvent être liés aux formulations du p-Laplacien sur graphes dirigés. Cela permet d'imposer différentes formes de traitement sur différentes parties du graphe pour une meilleure qualité de lissage.

167. Estimation de flot optique multiframe par apprentissage profond Pierre Godet, Aurélien Plyer, Alexandre Boulch, Guy Le besnerais. p. 965-968 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier concerne l'estimation du flot optique dans un contexte "multiframe", c'est-à-dire lorsque l'on dispose de séries de plus de deux images temporellement proches, par exemple issues d'une caméra à haute cadence. Nos travaux s'inscrivent dans la tendance récente à appliquer l'apprentissage profond à ces questions d'estimation. Nous présentons un estimateur, FlowNetStack, qui consiste globalement à mettre en entrée du réseau FlowNet une série de N>2 images, et que nous entraînons sur une base de vidéos simulées à haute cadence conçue pour l'occasion. Sur des données haute cadence, FlowNetStack permet d'obtenir des résultats meilleurs que des algorithmes de flot optique à l'état de l'art (PWC-Net) tout en ayant une structure beaucoup plus simple.

168. Convergence de l'algorithme ADAM du point de vue des systèmes dynamiques Anas Barakat, Pascal Bianchi. p. 969-972 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

ADAM est une variante populaire de la descente de gradient stochastique qui a pour objectif de trouver un minimiseur local d'une fonction. La fonction objective est inconnue mais un estimateur aléatoire du gradient est observé à chaque itération de l'algorithme. En dépit de la popularité de cet algorithme, ses propriétés de convergence sont peu étudiées dans la littérature. Cet article étudie le comportement dynamique d'ADAM lorsque la fonction objective est non convexe et différentiable. Nous introduisons une version à temps continu d'ADAM sous la forme d'une équation différentielle ordinaire non-autonome (EDO). L'existence et l'unicité de la solution ainsi que la convergence de cette solution vers les points stationnaires de la fonction objective sont établis. Nous montrons aussi que le système à temps continu est une approximation pertinente des itérées d'ADAM, dans le sens où le processus interpolé à partir d'ADAM converge faiblement vers la solution de l'EDO lorsque le pas tend vers zéro.

169. Un processus ponctuel déterminantal pour la sélection d’attributs Ayoub Belhadji, Rémi Bardenet, Pierre Chainais. p. 973-976 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La réduction de dimension est une tâche récurrente de l'analyse des signaux en grande dimension. Les axes principaux de l'analyse en composantes principales sont difficilement interprétables. Lorsqu'on souhaite préserver l’interprétabilité des dimensions, la sélection d'attributs est préférable, mais implique a priori une optimisation combinatoire très coûteuse. Cet article contourne la difficulté en proposant un nouvel algorithme de sélection aléatoire d’attributs, ou de manière équivalente, de colonnes de la matrice des données. On utilise pour cela un processus ponctuel déterminantal (PPD) sur les indices des colonnes, dont le noyau est contrôlé par la structure des données.

170. Determinantal Patch Processes for Texture Synthesis Claire Launay, Arthur Leclaire. p. 977-980 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Grâce à leur propriété de répulsion, les processus ponctuels déterminantaux (DPP) constituent un outil efficace pour sous-échantillonner des distributions discrètes. Nous cherchons ici à utiliser les DPP pour sous-échantillonner la distribution des patchs d'une texture. Nous montrons que dans un modèle de texture basé sur du transport optimal, les DPP permettent d'atteindre un bon compromis entre qualité visuelle de la synthèse et temps d'exécution.

171. Estimating the inverse trace using random forests on graphs Simon Barthelmé, Nicolas Tremblay, Alexandre Gaudillière, Luca Avena, Pierre-olivier Amblard. p. 981-984 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

172. Pourquoi les matrices aléatoires expliquent l'apprentissage ? Un argument d'universalité offert par les GANs Mohamed el amine Seddik, Mohamed Tamaazousti, Romain Couillet. p. 985-988 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Afin de mettre en évidence les aspects d'universalité des grandes matrices aléatoires sur les données réelles, nous étudions dans cet article le comportement spectral de la matrice de Gram pour une large classe de vecteurs aléatoires, les dits vecteurs concentrés, qui sont plus riches que des vecteurs gaussiens. L'hypothèse de concentration est particulièrement motivée par le fait que l'on peut générer, grâce aux GANs, des données réalistes par transformations Lipschitziennes de vecteurs gaussiens. En particulier, en générant des images à travers un GAN, nous montrons que le comportement spectral de la matrice de Gram est le même sur ces données que sur un modèle de mélange gaussien, rendant ainsi l'estimation des performances de classification prédictible à travers la théorie des matrices aléatoires pour des données réelles.

173. Transmission robuste de zéro-forçage asymptotiquement optimale pour coopération imparfaite de transmetteurs Antonio Bazco-nogueras, Lorenzo Miretti, Paul De kerret, David Gesbert, Nicolas Gresset. p. 989-992 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous étudions la transmission sans-fil de 2 transmetteurs servant conjointement 2 utilisateurs et disposant chacun d'une information de canal imparfaite et potentiellement différente de celle de l'autre transmetteur. Dans cette configuration, il est connu que les schémas de précodage conçus pour un système centralisé --où tous les transmetteurs partagent la même information de canal-- souffrent d'une importante perte de performance suite aux différences entre les estimations des transmetteurs. Dans cette contribution, nous étendons les schémas de transmission robuste proposés dans les travaux précédents au cas où chaque canal peut être connu avec une qualité différente à chaque transmetteur, et nous mettons en évidence des configurations d'information distribuée pour lesquelles il est possible d'atteindre asymptotiquement le même débit total que le cas centralisé.

174. Information mutuelle de canaux radio et opérateurs de Jacobi ergodiques Walid Hachem, Adrien Hardy, Shlomo Shamai (shitz). p. 993-996 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'information mutuelle de Shannon de canaux radio ergodiques est étudiée sous l'angle de la théorie des opérateurs ergodiques dans l'espace de Hilbert $\ell^2(Z)$. De plus, en supposant que le canal soit un processus de Markov ergodique, l'approximation à fort rapport signal à bruit de l'information mutuelle est considérée. Le régime des grandes dimensions est également étudié.

175. Jeu d'estimation de l'état de canal et coordination Maël Le treust, Matthieu Bloch. p. 997-1000 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous étudions le problème du masquage et de l'amplification de l'état d'un canal en utilisant les outils de la coordination empirique. L'encodeur observe l'état du canal de manière causale et met en oeuvre un schéma de codage afin de contrôler la divulgation de l'état du canal tout en transmettant un débit d'information. Nous démontrons que le problème de la coordination empirique fournit un cadre naturel pour l'étude de la transmission fiable et de l'amplification ou du masquage de l'état de canal. Nous caractérisons la région réalisable de débit-divulgation-coordination lorsque l'observation de l'encodeur est causale. Nous exploitons ce résultat pour résoudre un jeu à somme nulle d'estimation de l'état du canal dans lequel l'encodeur essaie d'empêcher le décodeur d'estimer l'état du canal avec précision.

176. Sur l'utilisation de la relaxation semidéfinie en lien montant pour la formation de voies hybride avec bloqueurs Mohammed reda Bekkar, Laurent Ros, Cyrille Siclet, Benoit Miscopein, Serge Bories. p. 101-104 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'un des principaux obstacles à l'existence d'un réseau dense de petites cellules (PC) est le faible rapport signal-sur-interférence-plus-bruit (RSIB). Notamment dans les systèmes utilisant un duplexage à division temporelle (DDT) non coordonnés dans les bandes sous-6GHz. Pour contourner ce problème, des systèmes de formation de voies (FV) sont nécessaires. Une FV entièrement numérique (EN) est sensible à la présence de forts brouilleurs (bloqueurs) à cause de la dynamique limitée des convertisseurs analogique-numérique (CANs). En revanche, une FV hybride (FVH) impliquant des étages analogiques et numériques permet la réjection des interférences par filtrage spatial avant quantification, et nécessite moins de chaînes radiofréquences (RF). Dans le cas d'un réglage uniquement des phases (poids à module constant) dans l'étage analogique le problème d'optimisation du RSIB devient non-convexe. Dans cet article on propose une approche de relaxation au problème de FVH en optimisant les phases uniquement, ceci permet un calcul abordable de la solution en utilisant un algorithme du point intérieur. On évalue les performances en termes de somme-capacité en incluant un modèle de bruit de quantification du CAN, ce qui démontre l'efficacité de l'approche, en comparaison à un algorithme de l'état de l'art.

177. Agrégation et plongement pour la vérification d'appartenance à un groupe Marzieh Gheisari, Behrooz Razeghi, Teddy Furon, Laurent Amsaleg, Slava Voloshynovskiy. p. 1001-1004 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

178. Utilisation d'insertions adverses pour améliorer la stéganographie Solène Bernard, Tomas Pevny, Patrick Bas, John Klein. p. 1005-1008 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce travail propose un protocole pour construire itérativement une fonction de distorsion qui permette d'accroître la sécurité du schéma d'insertion après chaque itération. Il allie l'attaque d'un schéma de stéganalyse ciblé avec une stratégie minmax qui sélectionne à chaque itération l'image stégo la plus difficile associée au meilleur classifieur. Appliqué à J-Uniward, ce nouveau protocole accroît le taux d'erreur estimé par Xu-Net de 7% à 20%, et de 10% à 23% pour la stéganalyse non-ciblée par un classifieur linéaire avec des caractéristiques GFR.

179. 3D Surface Reconstruction using Dense Optical Flow combined to Feature Matching: Application to Endoscopy Tan-binh Phan, Dinh-hoan Trinh, Dominique Lamarque, Didier Wolf, Christian Daul. p. 1009-1012 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans les algorithmes dits de “structures à partir du mouvement” (SfM), la performance de la reconstruction des surfaces dépend fortement de la qualité de la détermination des points homologues entre images. Les méthodes SfM de référence sont souvent inopérantes pour les scènes avec peu de structures et textures faiblement contrastées car elles reposent uniquement sur l’appariement de caractéristiques. Cette contribution présente une solution associant un flot optique dense à la mise en correspondance de caractéristiques. La précision et la robustesse de la reconstruction ont été validées via des résultats obtenus pour un fantôme avec des dimensions connues et avec des données patient en cystoscopie et en gastroscopie. Plus généralement, cette approche a un fort potentiel pour toute scène peu contrastée, médicale ou non.

180. Méthode de seuillage auto-adaptatif non supervisée appliquée à l’extraction de marqueurs pour la classification des stades de sommeil. Jade Vanbuis, Mathieu Feuilloy, Alain Le duff, Guillaume Baffet, Nicole Meslier, Frédéric Gagnadoux, Jean-marc Girault. p. 1013-1016 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’objectif de ce papier est de présenter une méthode de seuillage auto-adaptatif non supervisée. Cette méthode, appelée « Self- Adaptative Thresholding Using Descriptors » (SATUD), peut être appliquée en prétraitement avant une classification et repose sur une description des différentes classes. Les seuils sont ajustés à chaque ensemble de données de manière à augmenter la similarité intra-classe et la dissimilarité inter-classe. SATUD serait ainsi une méthode pertinente dans le cadre d’applications sollicitant une adaptation des seuillages à chaque ensemble de données, mais aussi une expertise des connaissances. Dans ce papier, SATUD est appliquée à la classification automatique des stades du sommeil. Testée sur 12 enregistrements provenant de patients avec des troubles du sommeil variés, cette méthode a été comparée avec d’autres processus de seuillage et semble supérieure dans le cadre de cette application. En utilisant SATUD, on observe en effet une augmentation relative du nombre d’époques respectant parfaitement les propriétés de leur stade de plus de 97 %, par rapport aux autres méthodes. L’impact de cet algorithme sur la classification fera l’objet d’une seconde étude.

181. Caractérisation de la variabilité glycémique par analyse statistique multivariée Fei Zheng, Stéphane Bonnet, Florence Forbes, Manon Jalbert, Sandrine Lablanche, Pierre-yves Benhamou. p. 1017-1020 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La variabilité glycémique est une composante importante du contrôle glycémique chez le patient diabétique de type 1. Les systèmes de mesure glycémique interstitielle en continu (CGM) permettent de quantifier précisément les variations intra- et inter-journalières de la glycémie. On propose dans ce papier d'utiliser des techniques de modélisation et d'inférence statistique multivariées pour proposer un nouveau score qui combine statistiquement différentes métriques de la littérature. Une approche basée sur la modélisation d'une population de référence est proposée; le score est simplement la log-vraisemblance d'une observation selon le modèle obtenu. La population de référence est construite à l'aide de données issues d'un essai clinique où des patients sont greffés avec des ilots pancréatiques et retrouvent ainsi un contrôle glycémique. La méthode est comparée à l'annotation de tracés CGM journaliers par des diabétologues et montre un très bon degré de concordance avec ceux-ci.

182. Classification bayésienne naïve appliquée à la prédiction de l’évolution de lésion dans l’accident vasculaire cérébrale ischémique Noëlie Debs, Carole Frindel, Tae-hee Cho, David Rousseau. p. 1021-1024 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cette communication, nous considérons le problème difficile de la prédiction de l’évolution de l’état des tissus cérébraux au cours d’un accident vasculaire cérébral ischémique sous la forme d’une classification binaire supervisée (sain ou lésion). Pour ce faire, nous proposons une approche par classification bayésienne naïve basée voxel à partir des modalités d’imagerie de diffusion et de perfusion. L’influence de l’échelle d’observation de chaque voxel et de la taille de l’ensemble d’entraînement est discuté.

183. Etude d’un modèle linéaire quadratique appliqué à la mesure optique infrarouge du gaz carbonique sanguin émis par la peau Pierre Grangeat, Sadok Gharbi, Marc Accensi, Henri Grateau. p. 1025-1028 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous étudions un nouveau dispositif portable autonome de mesure du gaz carbonique sanguin émis par la peau par un chauffage local. La concentration du gaz carbonique est estimée à partir d’une mesure d’atténuation optique NDIR (Non Dispersive Infra-Red) différentielle à deux longueurs d’onde. L’utilisation d’un guide d’onde et la largeur spectrale des filtres créent des non-linéarités sur le modèle direct reliant la concentration du gaz carbonique à l’atténuation du rayonnement. La loi linéaire de Beer Lambert n’est plus valide. Nous proposons d’introduire un modèle linéaire quadratique dépendant d’une puissance non-entière de la concentration. Nous étendons ce modèle pour prendre en compte l’influence de l’humidité engendrée par la sueur. Nous montrons comment ce modèle peut être inversé et calibré. Nous présentons des premiers résultats expérimentaux sur des mélanges synthétiques acquis sur banc gaz et sur une personne volontaire lors d’un test d’exercice cardiopulmonaire.

184. Apprentissage par réseau de neurones pour communiquer en présence d’une interférence radar Florence Alberge. p. 1029-1032 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous nous intéressons à l’utilisation partagée du spectre entre un radar et un système de communication sans fil. C’est une des pistes envisagée pour lutter contre la congestion des réseaux de communication. Le canal de transmission est modélisé par la somme d’un bruit gaussien et d’une interférence radar. Les constellations standards ne sont pas efficaces dans ce contexte. Nous proposons ici d’utiliser une technique d’apprentissage par réseaux de neurones pour le design de la constellation et du détecteur. Les méthodes d’apprentissage sont particulièrement appropriées lorsque l’on ne dispose pas d’une expression analytique de la fonction de coût ou lorsque celle ci est trop compliquée. La méthode proposée améliore significativement les performances par rapport à la configuration standard. Elle est valide quel que soit le niveau d’interférence contrairement aux méthodes proposées jusqu’ici dans la littérature.

185. Modèles de Bruit de Phase pour les Communications Sub-TeraHertz Simon Bicaïs, Jean-baptiste Doré. p. 1033-1036 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article aborde la question de la modélisation de bruit de phase pour les communications sub-THz. Deux modèles de bruit de phase sont introduits et comparés : un corrélé, précis mais complexe, et un non-corrélé, analytiquement plus simple. L'expression du rapport de vraisemblance nous permet de proposé une condition analytique afin de sélectionner le meilleur des deux modèles pour un spectre d'oscillateur donné. Il est montré, à partir des oscillateurs de la littérature, qu'un processus gaussien non-corrélé est adéquat pour modéliser le bruit de phase dans les systèmes sub-THz.

186. Synchronisation de Trame pour les Transmissions de Paquets Courts Alex the phuong Nguyen, Raphaël Le bidan, Frédéric Guilloud. p. 1037-1040 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous considérons la transmission continue de paquets de petite taille, constitués d'informations de synchronisation (SW) et d'information à transmettre (mot de code). Pour les paquets courts, le sur-coût apporté par SW n'est plus négligeable : un compromis s'impose en fonction de la façon dont la puissance d'émission totale est répartie entre SW et le mot de code, ou de la façon dont la longueur totale est répartie sur SW et sur le mot de code. En supposant des codes à longueur finie optimaux, nous développons des bornes supérieures sur la probabilité d'erreur de synchronisation dans deux cas distincts : le cas où SW est concaténé aux symboles codés et le cas où SW est superposé aux symboles codés. Puis nous utilisons ces bornes pour caractériser ce compromis. Les résultats de simulation montrent que les bornes et l'analyse proposées sont pertinentes et facilitent la conception de systèmes de communication à paquets courts.

187. Linear Simplex Support Vector Regression Quentin Klopfenstein, Samuel Vaiter. p. 105-108 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pas de résumé disponible pour cette communication.

188. Algorithme EM efficace pour l'estimation semi-aveugle de canal MIMO-OFDM Abdelhamid Ladaycia, Adel Belouchrani, Karim Abed-meraim, Anissa Mokraoui. p. 1041-1044 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose un algorithme d'estimation Semi-Aveugle (SA) de canal pour les systèmes de communication radio-mobile multi-antennes et multi-porteuses (MIMO-OFDM) base sur la technique de maximisation de l'espérance (EM). Tout d'abord, une version exacte de cet algorithme pour l'estimation SA est proposée. Pour réduire son co^ut de calcul élevé, nous proposons une stratégie qui consiste à répartir la charge de calcul globale du système MIMO-OFDM, sur plusieurs sous-systèmes MIMO-OFDM de taille réduite, pour que les traitements puissent être réalisés sur une architecture parallèle au niveau du récepteur. Les simulations montrent que cet algorithme d'estimation présente quasiment les mêmes performances que sa version exacte qui sont d'ailleurs proches des performances limites données par la borne de Cramér-Rao.

189. Analyse Multicritères des Performances et de la Complexité des Turbo-égaliseurs à Complexité Réduite à base de Treillis et de Filtres Eric Soubigou, Serdar Sahin, Antonio maria Cipriano, Charly Poulliat, Romain Chayot. p. 1045-1048 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente une étude comparative des turbo-égaliseurs à complexité réduite à base de treillis et de filtres. Des algorithmes récents et de référence sont ici comparés en fonction de leur performance de décodage, complexité calculatoire et mémorielle, ces aspects n'étant pas traités pour certains algorithmes récemment introduits. L'impact de l'estimation de canal imparfaite est discuté avec des résultats numériques.

190. Canal à deux relais utilisant Compress-and-Forward Anne Savard, Laurent Clavier. p. 1049-1052 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier propose une étude d’un canal bi-directionnel où deux relais aident deux utilisateurs à échanger leurs données. Nous nous concentrons sur le cas où l’un des deux relais utilise le schéma Compress-and-Forward (CF) alors que l’autre relais peut utiliser soit CF soit Decode-and-Forward (DF) soit Amplify-and-Forward (AF). Nous commençons par présenter les régions de rendements atteignables par les trois schémas précédents et les comparons via des simulations numériques. Bien qu’aucun des trois schémas de relayage ne soit le plus performant quelque soient les positions des deux relais, il est possible de dégager des régions (en terme de positions des relais) où l’un des schémas est plus performant que les deux autres.

191. Nouvelle borne atteignable de la probabilité d'erreur pour des transmissions en paquets courts Anade akpo Dadja toussaint, Gorce Jean-marie, Mary Philippe. p. 1053-1056 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La théorie de l'information en taille finie offre un cadre mathématique adapté à l'établissement de bornes fondamentales pour les systèmes de communication utilisant de petits paquets, comme les réseaux "internet of things" (IoT). Dans ce papier, nous proposons une borne supérieure de la probabilité d'erreur atteignable pour une communication point-à-point (P2P) en bornant les probabilités d'outage et de confusion et qui est meilleure que celles proposées dans la littérature. L'originalité de l'approche réside dans la réécriture du test sur la densité d'information entre les distributions d'entrée et de sortie, couplé à un décodage itératif à seuil variable. Une application est faite pour le canal gaussien pour illustré le gain.

192. Mesure indirecte des performances de LLR approché Yasser Mestrah, Anne Savard, Alban Goupil, Guillaume Gelle, Laurent Clavier. p. 1057-1060 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les réseaux sans fils sont de plus en plus denses et hétérogènes, entraînant l'accroissement très significatif de l'impact des interférences. De nombreux travaux ont montré la nature impulsive de cette interférence et la nécessité de modifier le calcul de la vraisemblance nécessaire au décodage. Une solution est de proposer une approximation de la fonction du logarithme du rapport de vraisemblance. Cette approche permet des performances proches de la vraie vraisemblance mais avec une complexité de mise en oeuvre extrêmement réduite et une adaptabilité plus aisée. Nous proposons d'évaluer la qualité des approximations par une erreur quadratique moyenne et montrons que ce critère suffit à identifier les approximations qui seront performantes.

193. Modulation GMSK codée spatialement couplée Tarik Benaddi, Charly Poulliat. p. 1061-1064 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une méthode pour coupler spatialement une modulation GMSK concaténée en série avec un code convolutif en assurant la continuité de la phase. Nous montrons ensuite que ce schéma démontre des seuils asymptotiques très compétitifs par rapport à des codes LDPC optimisés. Ensuite, au vu des résultats obtenus, nous observons que le seuil du schéma obtenu sature vers une valeur très proche du seuil donné par le théorème de l'aire sous la courbe EXIT.

194. Optimisation de la Consommation d'Energie pour des Codes LDPC Construits à Partir de Protographes Mohamed Yaoumi, Dupraz Elsa, Francois Leduc-primeau, Fréderic Guilloud. p. 1065-1068 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous nous intéressons à l'optimisation de la consommation d'énergie de codes LDPC construits à partir de protographes. Nous considérons que le décodage s'effectue avec un décodeur de type Min-Sum quantifié, et nous introduisons deux modèles différents pour prédire la consommation d'énergie de ce décodeur. Le premier modèle prend en compte la complexité des opérations de calcul, tandis que le deuxième modèle évalue la consommation d'énergie liée aux accès mémoires en écriture. Nous optimisons ensuite les protographes des codes LDPC, de manière à minimiser la consommation d'énergie des décodeurs, tout en maintenant un niveau de performance satisfaisant.

195. Génération d'un CT synthétique à partir d'une séquence IRM avec un réseau antagoniste génératif en radiothérapie Kevin Brou boni, John Klein, Ludovic Vanquin, David Pasquier, Nick Reynaert. p. 1069-1072 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La planification de traitement uniquement basé sur l’IRM en radiothérapie nécessite une génération fiable d’un scanner (CT) synthétique à partir d’une IRM. Les méthodes de transcription d’un IRM en CT par apprentissage profond sur la base de paires alignées requièrent une préparation des données en amont importante. Pour alléger ces préparatifs et simplifier l'apprentissage, nous proposons d'entraîner un réseau antagoniste génératif conditionné (cGAN) avec en entrée une seule séquence pondérée en T2 (FRFSE). Ce réseau utilisera toute la plage de valeur du CT et de l’IRM. L'entraînement de ce réseau a été effectué dans la région du pelvis de 8 patients, une évaluation croisée à partir des images de ces patients représentant un total de 1298 images a montré une efficacité vraisemblablement supérieure aux cGAN présents dans la littérature.

196. Regression Constraint for an Explainable Cervical Cancer Classifier Antoine Pirovano, Leandro Almeida, Saïd Ladjal. p. 1073-1076 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article s’intéresse à la classification automatique de cellules de l’épithélium pavimenteux pour le depistage cancer du col de l’utérus en s’appuyant sur les outils de l’apprentissage profond. Nous étudions differentes architectures sur un jeu de données public nommé Herlev qui consiste classifier des images de cellules, issues d’un frottis du col de l’utérus, au regard de l’anormalité qu’elles représentent. De plus, nous utilisons et adaptons une méthode d’attribution afin de mettre en lumière les caratéristiques cytomorphologiques discriminantes qui sont utilisées pour la classification. A travers ce papier, nous détaillerons les methodes et architectures qui nous permettent d’atteindre des performances optimisées: 75% de précision pour la classification de la sévérité et 97% pour la classification de la normalité. Comment : Cet article a été écrit en anglais car un des auteurs est anglophone.file:///home/antoine/Documents/Cyto/PhDRepo/Paper/GRETSI_final/gretsien.pdf

197. Extraction et évaluation de caractéristiques adaptées pour la classification du Lentigo à partir d'images de Microscopie Confocale Romain Cendre, Alamin Mansouri, Jean-luc Perrot, Elisa Cinotti, Franck Marzani. p. 1077-1080 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La détection de cancer de la peau est l'un des défis de ces dernières décennies. Par ailleurs, diverses techniques d'imagerie ont pour objectif d'aider à la reconnaissance de ces pathologies malignes en contexte clinique. La Microscopie Confocale par Réflectance est un exemple de technique d'imagerie adaptée à la détection de maladie de la peau sur laquelle nous nous basons pour la détection de Lentigo. Les travaux présentés dans cet article portent sur la classification de ces images en trois catégories : sain, bénin et malin. Dans ce but, nous proposons et évaluons deux méthodes d'extraction de caractéristiques basées sur les descripteurs d'Haralick pour l'une et sur une extraction par Réseau Neuronal Convolutif pour l'autre. Ces deux méthodes sont évaluées et comparées à un travail suggérant une approche par ondelettes, étendu à ces même catégories. D'après les résultats obtenus, l'approche par Réseau Neuronal Convolutif est la plus adaptée à cette problématique.

198. Reconstruction polarimétrique d'environnements circumstellaires à partir des données ESO/VLT-SPHERE IRDIS. Laurence Denneulin, Maud Langlois, Nelly Pustelnik, Eric Thiébaut. p. 109-112 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La reconstruction des environnements des étoiles jeunes par imagerie directe est un défi car leur émission est noyée dans les résidus de lumière stellaire malgré l'utilisation d'un coronographe. Il est cependant possible de les démélanger en exploitant leurs différences d'états de polarisation. Dans ce papier, nous présentons une méthode régularisée de reconstruction des environnements circumstellaires polarisés, à partir des données d'IRDIS (Infrared Dual Imager and Spectrograph), instrument de SPHERE (Spectro-Polarimetric High-contrast Exoplanet REsearch) installé sur l'un des télescopes du VLT (Very Large Tescope) de l'ESO (European Southern Observatory). Nous discutons des mérites de différentes régularisations selon le cas astrophysique étudié.

199. Organ Segmentation in CT Images With Weak Annotations: A Preliminary Study Rosana El judi, Caroline Petitjean, Paul Honeine, Fahed Abdallah. p. 1081-1084 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Medical image segmentation has unprecedented challenges, compared to natural image segmentation, mainly because of the scarcity of annotated datasets. Of particular interest is the ongoing 2019 SegTHOR competition, which consists in Segmenting THoracic Organs at Risk in CT images. While the fully supervised framework (i.e., pixel-level annotation) is considered in this competition, this paper seeks to push forward the competition to a new paradigm: weakly supervised segmentation, namely training with only bounding boxes that enclose the organs. After a pre-processing step, the proposed method operates an ensemble GrabCut algorithm that transforms the images into pixel-level annotated ones. And then a deep neural network is trained on the medical images, where several segmentation loss functions are examined. Experiments show the relevance of the proposed method, providing comparable results to the ongoing fully supervised segmentation competition.

200. Segmentation d'images thermiques de la voûte plantaire par Deep Learning Asma Bougrine, Roger Ledee, Raphael Canals, Rachid Harba, Meryem Jabloun. p. 1085-1088 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’ulcère du pied diabétique est la principale cause d’amputation du pied. Un dépistage précoce est possible grâce à l’imagerie thermique de la voûte plantaire. Afin de développer une nouvelle technologie mobile et conviviale d’analyse thermique des surfaces plantaires du pied, nous proposons d’utiliser des images infrarouges acquises par un smartphone équipé d’une caméra thermique dédiée. Cette analyse nécessite en première phase une segmentation automatique de nos images. Pour cette tâche, nous comparons les résultats obtenus par des méthodes de segmentation sémantique de Deep Learning (FCN, Seg-Net, U-Net) avec ceux d’un récent modèle de contour actif avec a priori de forme. Notre base de données est composée d'images de sujets sains et pathologiques. Nous avons utilisé 80% des images de la base pour l’apprentissage des 3 réseaux et 20% pour le test. Les résultats montrent que la méthode SegNet surpasse les trois autres avec un Coefficient de Similarité de Dice (DSC) égal à 97,26%. Cette méthode s’est montrée également efficace et robuste pour la segmentation simultanée des deux pieds avec un DSC de 96,8%. Ainsi, SegNet est donc la méthode choisie pour être implémentée dans le cadre d’une application mobile d’analyse thermique de la surface plantaire du pied diabétique.

201. Segmentation et caractérisation des bifurcations artérielles rétiniennes dans des images 2D d’optique adaptative Iyed Trimeche, Florence Rossant, Isabelle Bloch. p. 1089-1092 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons une méthode de segmentation des artères rétiniennes dans des images de fond d'oeil de haute résolution, acquises en optique adaptative. Nous étendons notre approche précédente de traitement des branches des vaisseaux rétiniens à la segmentation des bifurcations, ce qui nous permet d'analyser l'intégralité de l’arbre vasculaire. Différents biomarqueurs caractérisant le flux sanguin sont extraits de l'estimation des diamètres des branches aux bifurcations. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de notre approche se situe dans la plage de variabilité intra- et inter-utilisateurs, ce qui nous a permis de réaliser une étude préliminaire sur les biomarqueurs extraits.

202. Image acquisition process simulator Alix De gouvello, Laurent Soulier, Antoine Dupret. p. 1093-1096 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pour concevoir un nouveau capteur, en particulier non conventionnel, explorer les options de mode d’acquisition avant sa réalisation permet de mesurer leur impact sur la qualité des images produites. Voire, cette exploration peut être faite en vue de l’optimisation d’un capteur pour une application. C’est pourquoi la maîtrise de la chaı̂ne d’acquisition de l’image est un élément clef pour intégrer, dès la conception des capteurs, conventionnels ou non, les différents effets altérant l’image. Pour y répondre, un simulateur de chaı̂ne d’acquisition d’images a été développé. La fidélité du simulateur aux phénomènes physiques impliqués (tels que la diffraction) et la prise en compte des bruits sont impératives pour obtenir des résultats représentatifs. Le simulateur a été conçu pour être très modulaire et prendre en compte des capteurs à types de fonctionnement variés mais aussi des capteurs hétérogènes - où différents modes d’acquisition peuvent être présents selon la position - de différentes surfaces, plusieurs bandes spectrales, divers temps d’intégration selon les pixels, différents ordres de lecture des pixels selon différentes formes de séquences temporelles. On peut également simuler des systèmes dont l’optique serait plus complexe, connaissant leur fonction de transfert optique. Chaque étape de simulation a été évaluée et le simulateur global a été testé sur des sources ponctuelles, des images simulées et réelles et des images aériennes haute définition.

203. Exploration architecturale d’accélérateur pour des architectures multi-coeurs hétérogènes Baptiste Roux, Matthieu Gautier, Olivier Sentieys. p. 1097-1100 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La programmation d’architectures multiprocesseurs hétérogènes combinant plusieurs coeurs de processeur et accélérateurs matériels est un véritable défi. En particulier, la plupart des méthodologies d’exploration de l’espace de conception ne prend pas en compte la consommation d’énergie en raison de la difficulté d’obtenir rapidement et précisément une estimation. Dans ce but, cet article propose une méthode d’exploration reposant sur une formulation hybride de l’énergie (analytique et expérimentale) résolue à l’aide de la programmation linéaire à nombres entiers mixtes. L’approche est validée sur deux noyaux d’applications utilisant une architecture Zynq montrant la précision de la formulation.

204. Accélération sur GPU d’une simulation radar avec OpenACC Maxime Martelli, Cyrille Enderli, Nicolas Gac, Antoine Vermesse, Alain Merigot. p. 1101-1104 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article propose une méthodologie pour accélérer un environnement d’une simulation RADAR, en passant d’une implémentation sur processeur (CPU) à une implémentation sur puce graphique (GPU). Nous utilisons les outils de programmation GPU les plus utilisés, comme CUDA, et plus OpenACC [5], un langage de programmation par directives. La contribution majoritaire est d’évaluer la vitesse de mise en oeuvre d’une solution d’accélération sur un algorithme, tout en fournissant des étapes clefs d’accélération sur GPU, en analysant non seulement les performances brutes, mais aussi la facilité et la rapidité de programmation. Concernant notre cas d’étude, l’accélération maximale obtenue sur GPU est de 8.2 avec CUDA et de 4.56 avec OpenACC par rapport à l’implémentation de référence sur CPU.

205. Amélioration des performances d’un récepteur RF en détectant son fonctionnement en régime non linéaire Nicolas Grollier, Sébastien Houcke, Michaël Pelissier. p. 1105-1108 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La chaîne analogique des récepteurs RF vise à améliorer le rapport signal sur interférence plus bruit (SINR) en filtrant les interférences dans le voisinage du signal d'intérêt. Cependant, les applications de radio cognitive large bande nécessitent une dynamique importante, ce qui impose de fortes contraintes sur la partie analogique. Le SINR global et le taux d'erreur binaire (TEB) seront dégradés par des mécanismes non linéaires de blocage de gain et d'intermodulation en présence de fortes interférences. Dans cet article, notre objectif est de diminuer la puissance des harmoniques indésirables grâce à une boucle de rétroaction du gain. L'analyse des performances de cette méthode montre une amélioration importante du TEB dans les situations de blocage dues à la présence d'un signal interféreur.

206. Modélisation et estimation du nombre de taches solaires Sophie Mathieu, Delouille Véronique, Lefèvre Laure, Ritter Christian, Von sachs Rainer. p. 1109-1112 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La série temporelle du nombre de taches solaires constitue la plus longue expérience scientifique encore en cours (400 ans). Elle est utilisée dans de nombreux modèles physiques comme indicateur de l'activité solaire. Cependant, le traitement statistique utilisé pour construire cette série n'est pas adapté à la nature complexe des données. Nous présentons ici un estimateur robuste pour le nombre de taches ainsi qu'un modèle pour sa densité qui tienne compte des caractéristiques inhérences à ces données, à savoir: la surdispersion, l'excès de zéros, et la présence de plusieurs modes. Nous proposons également une simulation du nombre de taches basée sur une approche statistique, afin de mieux comprendre la nature des données et l'effet des différentes sources de bruits sur les procédures d'estimation, et par la suite, sur les procédures de contrôle de qualité.

207. Prévision de l’irradiance solaire par réseaux de neurones profonds à l’aide de caméras au sol Vincent Le guen, Nicolas Thome. p. 1113-1116 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons ici des modèles de réseaux de neurones profonds pour l’estimation de l’irradiance solaire avec des images fisheye. Nous montrons le gain de performances très important par rapport aux méthodes traditionnelles. Pour la prévision, un modèle basé sur des ConvLSTM pour le traitement de séquences d’images est meilleur que les méthodes par flot optique.

208. Influence sur les indices de localisation du beamforming et de la compression de dynamique dans les audioprothèses Adrien Llave, Renaud Séguier. p. 1117-1120 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La Formation de Voie (FV) et la Compression de Dynamique (CD) sont utilisées dans les audioprothèses respectivement pour débruiter le signal d'entrée et compenser les pertes auditives de l'auditeur. Elles sont connues pour distordre les indices de localisation (IL) menant à une baisse des performances de localisation et de réception de la parole dans un environnement complexe. Depuis une décennie, des algorithmes de FV préservant les IL du bruit sont développés afin de résoudre ce problème. Cependant, la meilleure manière de les combiner avec le CD reste inconnue. Dans cette étude, nous nous concentrons sur le filtre de Wiener multicanal avec estimation partielle du bruit (MWF-N) et la meilleure façon de le combiner avec la CD. Nous montrons qu'il n'est pas trivial de les combiner sans risquer de distordre les IL du bruit ou de rendre le niveau d'écoute dangereux pour l'auditeur. Enfin, nous proposons une conception alternative incluant un nullformer permettant d'éviter la comodulation due à la CD.

209. Reconstruction d'image par inversion de Fredholm pour une PSF évanescente, cas de la coronographie solaire spatiale Céline Theys, Claude Aime, Henri Lantéri. p. 113-116 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous décrivons l’inversion de l’intégrale de Fredholm pour des images subissant un fort vignetage conduisant à des PSFs dites évanescentes car disparaissant vers un bord du champ. L’algorithme utilisé, de type gradient avec contrainte de non-négativité, utilise une régularisation adaptative et automatique faisant usage du rapport de Strehl. Cette régularisation s’avère déterminante pour la qualité de la reconstruction. Les simulations effectuées en présence d’un bruit composite Gaussien Poissonnien montrent d’excellentes reconstructions jusqu’en limite de disparition de la PSF. L’application est faite dans le cadre de la prochaine expérience Proba 3 - ASPIICS de l’ESA visant à observer la couronne solaire avec une précision inégalée.

210. Contextualisation de la sélection automatique de caméras : diffusion d’un match de basketball Florent Lefevre, Vincent Bombardier, Patrick Charpentier, Nicolas Krommenacker. p. 1121-1124 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette étude propose une méthodologie de sélection automatique de caméras se basant sur la modélisation du contexte d’application. L’intégration de connaissances sur l’évènement permet d’identifier les sources d’intérêts dans la scène. Cette méthodologie est appliquée dans le cadre de la diffusion d’un match de basket. La sélection automatique de la caméra est basée sur la localisation de l’action d’intérêt et la détection des lancers-francs dans les flux vidéos.

211. Évaluation de la qualité visuelle des maillages 3D en utilisant un réseau neuronal convolutif et la saillance visuelle Ilyass Abouelaziz, Aladine Chetouani, Mohammed El hassouni, Hocine Cherifi. p. 1125-1128 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans ce travail, nous proposons une méthode d'estimation de la qualité des maillages 3D sans référence exploitant l'information de saillance visuelle et un réseau de neurones convolutionnels (CNN). Une fois le maillage de saillance calculé, des vues 2D sont extraites du modèle 3D et du maillage de saillance correspondant. La saillance locale de chaque vue 2D est ensuite analysée pour sélectionner les régions (patchs) les plus pertinents. Les patchs retenus sont envoyés en entrée d'un modèle CNN pour prédire le score de qualité de chacun d'eux. La note de qualité finale est donnée par la moyenne des scores. La méthode proposée a été évaluée sur la base general purpose et les résultats obtenus ont montré la pertinence de la méthode.

212. Réseau de neurones convolutif et parcours visuel pour l’estimation de la qualité d’image sans référence Aladine Chetouani. p. 1129-1132 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons méthode d’estimation de la qualité d’image sans référence basée sur la sélection de patchs saillants et sur l’utilisation d’un réseau de neurones convolutif. L’idée développée ici est de ne considérer que les patchs impactant le plus notre jugement subjectif. Pour ce faire, une méthode de prédiction du parcours visuel a été utilisée. Cette méthode vise à reproduire à partir des informations de la saillance le comportement visuel humain lorsque ce dernier analyse une image. Un réseau de neurones de convolution est ensuite utilisé pour prédire le score de qualité. La méthode proposée a été évaluée à l'aide de trois bases de données (LIVE-P2, TID 2008 et CSIQ). Les résultats obtenus ont montré une nette amélioration des performances par rapport à l'état de l’art.

213. Détection et localisation en imagerie de particules par approximation de Taylor de dictionnaires continus Soufiane Ait tilat, Cédric Herzet, Frédéric Champagnat. p. 1133-1136 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier présente une extension des techniques de détection et localisation par Continuous Basis Pursuit au cas de l'imagerie de particules. Nous nous concentrons sur les dictionnaires obtenus par approximation de Taylor d'ordre 1, nous résolvons les problèmes algorithmiques associés et montrons empiriquement que les dictionnaires obtenus sont plus compacts et tout aussi performants. Dans le contexte récent de l'imagerie PIV, où l'on considère des pas de grille très fins, cette approche promet des gains mémoire et calculatoires importants. Nous proposons également une simplification des méthodes Continuous Orthogonal Matching Pursuit dans ce même contexte et montrons empiriquement que ces méthodes sont compétitives pour des pas de grille grossiers mais qu'elles se détériorent avec des pas plus fins.

214. Frank-Wolfe pour la reconstruction parcimonieuse Farah Cherfaoui, Valentin Emiya, Liva Ralaivola, Sandrine Anthoine. p. 1137-1140 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous nous intéressons dans ce papier aux propriétés de l’algorithme de Frank-Wolfe pour le problème de reconstruction de signaux parcimonieux, appelé le problème m-EXACT-SPARSE. Nous démontrons que lorsque le dictionnaire est quasi-incohérent, à chaque itération, l’algorithme de Frank-Wolfe sélectionne uniquement un atome du support. Nous démontrons aussi que sous cette même condition, il existe une itération à partir de laquelle l’algorithme converge exponentiellement.

215. Identification de supports en k étapes avec OMP pour les dictionnaires continus Clément Elvira, Gribonval Rémi, Soussen Charles, Herzet Cédric. p. 1141-1144 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons de nouveaux résultats concernant les garanties d'identification de support en k étapes pour un algorithme glouton, orthogonal matching pursuit (OMP), pour les dictionnaires continus. Un dictionnaire est dit continu s'il est constitué d'une infinité indénombrable d'atomes. Nous caractérisons une famille de dictionnaires paramétrés, appelée CMF (pour completely monotone function en anglais) pour laquelle l'identification de support en k étapes est toujours possible lorsque le paramètre est de dimension 1 quels que soient le nombre et le choix des atomes du support. En dimension supérieure, des conditions algébriques deviennent nécessaires et nous amènent à revisiter les analyses classiques du cas discret. Finalement, nous discutons l'implémentation d'une version continue d'OMP.

216. Group Lasso Wasserstein sans grille Paul Catala, Vincent Duval, Gabriel Peyre. p. 1145-1148 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

On s'intéresse à la reconstruction simultanée de sources ponctuelles (positions et amplitudes) dans plusieurs canaux similaires, étant données des observations basse fréquences et bruitées (sur chaque canal). Le group Lasso régularise ce problème en imposant le même support parcimonieux aux solutions à travers les différents canaux, ce qui est souvent trop restrictif. Une relaxation de cette contrainte a récemment été proposée, contraignant plutôt les supports à être proches au sens d'une distance de transport optimal. Dans cet article, nous étendons cette approche en proposant une méthode sans discrétisation, qui permet de retrouver plus précisément les positions sans utiliser de grille. Cette technique utilise la hiérachie de Lasserre afin de remplacer la contrainte de positivité du problème dual par une optimisation convexe matricielle sous contrainte semi-définie.

217. Transport optimal de mesures en domaine fréquentiel Laurent Condat. p. 1149-1152 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

On définit de nouvelles distances convexes correspondant au transport optimal de mesures signées sur le cercle, exprimées en fonction d’un nombre fini de leurs coefficients de Fourier. Cela permet de manipuler des mesures numériquement, sans avoir à les discrétiser sur une grille de positions prédéfinies.

218. Quel paramètre de régularisation pour une radio-goniométrie parcimonieuse avec la norme L0 ? Alice Delmer, Anne Ferreol, Pascal Larzabal. p. 1153-1156 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article traite de la sélection du paramètre de régularisation d'un critère parcimonieux régularisé par la norme L0 pour l'estimation de directions d'arrivée à haute résolution. Ce paramètre est habituellement ajusté de manière empirique. Dans ce travail, l'observation est le vecteur propre associé à la valeur propre maximale de la matrice de covariance. Le degré de parcimonie est supposé connu. Dans cet article, nous établissons un intervalle permettant d'obtenir une bonne estimation, tant en mono-observation qu'en multi-observations. Les résultats numériques supportent notre étude théorique.

219. Autocalibration bayésienne de phase pour le suivi de cible Gilles Chardon, Matthieu Delattre, Jacques Manderscheid, Michel Narozny. p. 1157-1160 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le problème de l'autocalibration en phase des capteurs d'un réseau pour le suivi de cible est étudié. En particulier, un formalisme bayésien est utilisé, permettant l'estimation itérative des paramètres (position de la cible et déphasage des capteurs) au cours du déplacement de la cible. La méthode bayésienne variationnelle (VBEM) est testée numériquement, et il est montré que ses performances sont comparables, voire meilleures que le filtrage particulaire, pour un temps de calcul plus faible.

220. Vers une reconstruction super-résolue et sectionnée optiquement pour l’imagerie rétinienne par illumination structurée Yann Lai-tim, Laurent Mugnier, François Orieux, Roberto Baena-gallé, Michel Paques, Serge Meimon. p. 117-120 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La microscopie par illumination structurée (SIM en anglais) est une technique d’imagerie utilisée en microscopie plein champ qui permet d’obtenir super-résolution (SR) et sectionnement optique (SO) grâce à des algorithmes de reconstruction dédiés. Dans cette communication, nous nous intéressons à l’application de la SIM à l’imagerie rétinienne in-vivo qui offre de nouvelles possibilités pour l’étude des structures et fonctions rétiniennes. Les méthodes de reconstruction SIM couramment utilisées en microscopie supposent un objet statique et donc ne conviennent pas au cas de l’imagerie rétinienne in-vivo à cause des mouvements oculaires. Les quelques approches proposées pour l’imagerie rétinienne ne permettent de réaliser que de la SR. Nous proposons une méthode de reconstruction adaptée à l’imagerie rétinienne qui réalise SR et SO conjointement. Elle repose sur un modèle physique multi-couches de la formation d’images, qui prend en compte les mouvements de l’objet. L’idée originale de notre approche est de reconstruire un objet bi-couche comprenant la section optique super-résolue de l’objet et une tranche où sont rejetées toutes les contributions défocalisées de l’objet. Nous validons la méthode proposée par simulations et sur des données expérimentales de microscopie.

221. Caractérisation acoustique d'un drone pour la localisation à partir d'une antenne microphonique par formation de voies et goniométrie Torea Blanchard, Jean-hugh Thomas, Kosai Raoof. p. 1161-1164 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette étude expérimentale présente un système de surveillance basé sur l'acquisition de mesures acoustiques afin de pouvoir localiser des drones dans leur environnement. Pour cela, un protocole de mesures a été mis en place afin de connaître les caractéristiques acoustiques d'un petit drone commercial. Ces mesures ont permis de construire une antenne de microphones adaptée aux fréquences du signal émis par l'appareil en utilisant peu de capteurs. Deux méthodes de localisation sont proposées et évaluées à partir de mesures en condition anéchoïque et à l'extérieur. La première est basée sur la méthode de formation de voies dans le domaine temporel. Une étape de filtrage permettant d'éliminer les fréquences indésirables du signal est effectuée en amont de l'étape de formation de voies. L'intérêt d'un choix de filtrage adapté est étudié. La seconde se base sur une approche directe en estimant les différences de temps d'arrivée de l'onde émise sur l'ensemble des paires de microphones de l'antenne.

222. Traitement d’antenne adaptatif robuste appliqué à l’imagerie passive de la cavitation Maxime Polichetti, François Varray, Bruno Gilles, Jean-christophe Béra, Barbara Nicolas. p. 1165-1168 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’imagerie ultrasonore passive de la cavitation est essentielle pour le contrôle de la thérapie ultrasonore. La méthode de reconstruction d’image conventionnelle souffre d’une mauvaise résolution ne localisant pas toujours précisément les bulles de cavitation. De plus, elle opère dans le domaine temporel : l’analyse fréquentielle des signaux reçus est limitée, pourtant très utile à l’identification des différents régimes de cavitation. Afin de pallier ces limitations, la méthode adaptative robuste de Capon dans le domaine de Fourier est adaptée à l’imagerie passive de la cavitation. La méthode est évaluée en simulation sur des modèles de cavitation stable et inertielle.

223. PERFORMANCE BOUND FOR ROBUST ARRAY CALIBRATION IN RADIO INTERFEROMETRY Abdelhak Boudehane, Remy Boyer, Virginie Ollier, Mohammed nabil El korso, André Ferrari, Pascal Larzabal. p. 1169-1172 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous dérivons la borne de Cramér-Rao hybrique (HCRB) pour un modèle de propagation basé sur le formalisme de Jones corrompu par un bruit Gaussien composé (CG) pour différentes distributions de la texture (K-distribution, Student’s t, Cauchy, et la distribution Gaussienne-composé inverse-Gaussienne (IG-CG)). Dans ce modèle physique standard, le modèle de propagation est paramétré par des paramètres d’intérêt physiques et déterministes (gains complexes, phases, DOA, etc.). Nous montrons, dans ce cadre, que la HCRB dérivée par rapport aux paramètres est donnée par la la borne de Cramér-Rao modifiée (MCRB). La MCRB est aisée à dériver car elle n’exige que le moment d’ordre un de l’inverse de la texture.

224. Théorème de Karlin Rubin asymptotique appliqué à la détection d'un signal dans un sous-espace cône. Sabrina Bourmani, François-xavier Socheleau, Dominique Pastor. p. 1173-1176 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons d'abord une formulation asymptotique du théorème de Karlin-Rubin, qui se base sur la convergence simple d'une suite de vecteurs aléatoires, pour concevoir un test Asymptotiquement Uniformément Plus Puissant (AUPP) dans le cas des hypothèses composites. Ensuite, nous appliquons cette propriété générale d'optimalité à un problème de détection où l'on teste si l'énergie d'un signal projeté sur un sous-espace connu excède une certaine proportion de son énergie totale. Le signal est supposé inconnu déterministe et observé dans du bruit blanc gaussien additif. Ce genre de problèmes de détection peut survenir lorsque le signal suit un modèle linéaire et qu'il est en présence d’interférence difficilement caractérisable. Une autre application où ce problème trouverait tout son intérêt serait en "machine learning" où le but est de décider si les données analysées correspondent à un modèle linéaire présumé. Pour ce problème, il est montré qu'aucun test Uniformément Plus Puissant (UPP) ni UPP invariant n'existe, ainsi un test AUPP invariant est calculé.

225. Régime asymptotique des statistiques de test de circularité Florent Chatelain, Nicolas Le bihan. p. 1177-1180 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le cas Gaussien, tester la circularité d'un vecteur aléatoire complexe revient à identifier une structure de corrélation spécifique entre la partie réelle et la partie imaginaire. Dans cet article, nous nous intéressons à définir un test invariant par transformation linéaire, ce qui revient à construire un tel test à l'aide des valeurs propres de la matrice de corrélation empirique des observations. Nous donnons la distribution des valeurs propres ainsi que de la valeur propre maximale dans le régime asymptotique où la taille des vecteurs et la taille de l'échantillon tendent vers l'infini pendant que leur rapport reste commensurable. Enfin, nous comparons dans ce régime asymptotique le test de Roy, qui repose sur la statistique de la plus grande valeur propre, avec le GLRT sur des simulations.

226. Apprentissage d'un classificateur minimax pour données discrètes Cyprien Gilet, Susana Barbosa, Lionel Fillatre. p. 1181-1184 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'apprentissage d'un classifieur supervisé lorsque les proportions par classe de la base d'apprentissage diffèrent de celles de la base de test, ou lorsque que les données sont non-balancées, peut augmenter le risque d'erreurs de classification pour de nouvelles observations. Nous nous intéressons ici au classifieur de Bayes non-naïf lorsque les variables prédictives sont discrètes ou discrétisées. Nous montrons que, sous ces conditions et pour une fonction de perte positive quelconque, le risque de Bayes considéré comme une fonction des proportions des classes est concave non-différentiable et affine par morceaux. Nous proposons un algorithme de sous-gradient projeté permettant d'estimer les proportions qui maximise ce risque de Bayes. Le classifieur minimax obtenu minimise le risque conditionnel maximum.

227. Analyse non asymptotique d'un test séquentiel de détection de ruptures et application aux bandits non stationnaires Lilian Besson, Emilie Kaufmann. p. 1185-1188 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous étudions un test pour la détection séquentielle de rupture, basé sur le rapport de vraisemblance généralisé (GLR) et qui s'exprime en fonction de l'entropie relative binaire. Il s'applique à la détection de rupture sur la moyenne d'une distribution bornée, et nous obtenons un contrôle non-asymptotique de sa probabilité de fausse alarme et de son délai de détection. Nous expliquons son utilisation pour la prise de décision séquentielle en proposant la stratégie de bandit GLR-klUCB, efficace dans des modèles de bandit stationnaires par morceaux.

228. Détection d'exoplanètes par une modélisation statistique locale de la covariance spatio-temporelle du fond Olivier Flasseur, Loïc Denis, Eric Thiébaut, Maud Langlois. p. 1189-1192 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La détection d'exoplanètes par imagerie directe est une tâche ardue : le faible signal des objets d'intérêt est noyé dans un fond spatialement très structuré, dû à l'étoile hôte. Seule la combinaison de plusieurs observations permet de distinguer le signal des exoplanètes. A la différence des traitements de l'état de l'art, nous proposons d'apprendre un modèle statistique local, directement depuis les observations scientifiques, afin de caractériser les structures spatio-temporelles du fond. Cette approche améliore fortement les performances de détection.

229. Problèmes inverses en imagerie astronomique: Modélisation de la fonction d'étalement du point Romain Fétick, Thierry Fusco, Benoit Neichel, Laurent Mugnier, Laurent Jorda, Pierre Vernazza. p. 121-124 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pour l’astronomie depuis le sol, la turbulence atmosphérique limite dramatiquement la résolution des télescopes. L’optique adaptative(OA) permet une compensation partielle en temps réel de la turbulence, augmentant le pouvoir de résolution vers la limite de diffraction du télescope. Cependant des résidus non corrigés de turbulence induisent une forme particulière de la fonction d’étalement du point (PSF, pour Point Spread Function), laquelle forme est susceptible d’évoluer au cours de la même nuit d’observation et dépend également de la magnitude de l’objet guide pour le système d’OA. Cette forte variabilité est contraignante pour les algorithmes de déconvolution, extrêmement sensibles à la PSF pour l’estimation de l’objet. Nous montrons comment la paramétrisation de la PSF permet de mieux comprendre son impact sur la déconvolution, et permet également réduire le nombre de degrés de liberté pour diminuer les dégénérescences de la déconvolution. De plus certains paramètres du modèle de PSF (tel le paramètre de Fried r0) sont de nature physique, ce qui permet de les corréler ou les estimer par des mesures externes(SLODAR ou DIMM par exemple). Nous posons ainsi les bases pour une déconvolution myope paramétrique.

230. Reconstruction hyperspectrale à haute résolution à partir de mesures de spectrometrie Raph Abi rizk, François Orieux, Alain Abergel. p. 125-128 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce travail propose un reconstruction d'un cube hyperspectral infrarouge haute-résolution 2D+λ à partir des données brutes 2D issues d'un spectromètre. En effet le cube 2D+λ, à deux dimensions spatiales et une dimension spectrale, est projeté sur des détecteurs 2D qui encodent une dimension spatiale et une dimension spectrale. Cependant, l'instrument est limité et introduit à la fois un flou spatial et un flou variable spectrale. Pour prendre en compte ces effets, nous proposons un nouvel algorithme basé sur une approche de type problème inverse reposant sur un nouveau modèle direct des mesures et la minimisation d'un critère composite. Le critère inclut un terme de moindres carrés pour l'attache aux données et terme de régularisation convexe pour préserver les contours spatiaux.

231. Vers de la tomographie volumique à faisceau conique sur arceau chirurgical mobile Imane Lemammer, Olivier Michel, Hacheme Ayasso, Steeve Zozor, Guillaume Bernard. p. 129-132 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons un algorithme de calibration en ligne des arceaux chirurgicaux mobiles afin de rendre possible la tomographie volumique à faisceau conique sur ces équipements. Elle se base sur le suivi du détecteur et de la source de rayons X à l’aide d’accéléromètres et de gyromètres 3 axes et se doit d’être précise et non invasive. Les performances de l’algorithme de calibration sont évaluées en fonction de la précision des mesures et de la prise en compte ou non de modèles dynamiques lors de l’estimation. Les erreurs sur l’estimation des positions et des orientations sont également propagées jusqu’aux projetés 2D sur le plan du détecteur.

232. Cartographie d'impédance par inversion d'un code d'électromagnétisme 3D surfacique Julien Boissy, Pierre Minvielle, Muriel Sesques, Jean-françois Giovannelli. p. 133-136 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article est dédié au problème de la reconstruction d'impédance surfacique d'un objet tridimensionnel. Il se base sur la mesure de coefficients de rétrodiffusion par un radar monostatique. Il s'agit d'un problème qui nécessite la résolution coûteuse des équations de Maxwell. Dans un premier temps on présente comment, en s'appuyant sur la dérivation d'une formulation variationnelle au sein d'un code de calcul d'électromagnétisme 3D, il est possible de se ramener à un modèle direct. Puis, on propose des méthodes de reconstruction fondées sur la minimisation de critères pénalisés convexes ; elles sont validées sur des données simulées.

233. Reconstruction et classification des temps de relaxation IRM multi-exponentielle Christian El hajj, Saïd Moussaoui, Guylaine Collewet, Maja Musse. p. 137-140 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'obtention puis l'exploitation des cartographies des temps de relaxation multi-exponentielles à l'échelle d'une image entière, à partir des données IRM bruitées de module, nécessite la résolution d'un problème inverse de grande taille. Nous proposons une reconstruction précise des cartographies T2 multi-exponentielles et des intensités relatives associées à l'échelle du voxel. Cette méthode de reconstruction est fondée sur l'estimateur du maximum de vraisemblance exploitant l'hypothèse d'un bruit de Rice et une régularisation spatiale favorisant la régularité des cartographies. Le problème d'optimisation en grande dimension qui en résulte est résolu en utilisant une approche de majoration-minimisation. Enfin, nous proposons une méthode de caractérisation des tissus végétaux à partir des paramètres estimés en utilisant un algorithme de classification non supervisée.

234. Generalized Conditional Gradient with Augmented Lagrangian for Composite Minimization Antonio Silveti-falls, Cesare Molinari, Jalal Fadili. p. 141-144 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Fra: Dans ce travail, nous proposons un sch\'{e}ma d'\'{e}clatement en optimisation non-lisse, hybridant le gradient conditionnel avec un \'{e}tape proximale que nous appelons CGALP, pour minimiser la somme de fonctions propres ferm\'{e}es et convexes sur un compact de $\HHp$. La minimisation est de plus sujette \`{a} une contrainte affine, que nous prenons en compte par un Lagrangien augment\'{e}, en qui permet en particulier de traiter des probl\`{e}mes composites \`{a} plusieurs fonctions par une technique d'espace produit. Certaines fonctions sont autoris\'{e}es \`{a} \^{e}tre non-lisses mais dont l'op\'{e}rateur proximal est simple \`{a} calculer. Notre analyse et garanties sont assur\'{e}es pour un large choix de param\`{e}tres "en boucle ouverte". Comme r\'{e}sultats principaux, nous montrons la faisabilit\'{e} asymptotique de la variable primale, la convergence de toute sous-suite vers une solution du probl\`{e}me primal, la convergence de la variable duale \`{a} une solution du probl\`{e}me dual, et la convergence du Lagrangien. Des taux de convergence sont aussi fournis. Les implications et illustrations de l'algorithme en traitement des donn\'{e}es sont discut\'{e}es. Eng: In this paper we propose a splitting scheme which hybridizes generalized conditional gradient with a proximal step which we call CGALP algorithm, for minimizing the sum of closed, convex, and proper functions over a compact set of $\HHp$. The minimization is subject to an affine constraint, which we address by the augmented Lagrangian approach, that allows in particular to deal with composite problems of sum of three or more functions by the usual product space technique. We allow for possibly nonsmooth functions which are simple, i.e., the associated proximal mapping is easily computable. Our analysis is carried out for a wide choice of algorithm parameters satisfying so called \emph{open loop} rules. As main results, under mild conditions, we show asymptotic feasibility with respect to the affine constraint, convergence of the dual variable to a solution of the dual problem, and convergence of the Lagrangian values to the saddle-point optimal value. We also provide (subsequential) rates of convergence for both the feasibility gap and the Lagrangian values. Experimental results in signal processing are finally reported.

235. Depth from Defocus en configuration stéréoscopique - Apports et application à l’imagerie 3D infra-rouge Pauline Trouve-peloux, Benjamin Buat, Frédéric Champagnat, Guy Le besnerais, Christophe Coudrain, Guillaume Druart. p. 145-148 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons une nouvelle méthode d'estimation de profondeur, qui repose sur l'utilisation de deux caméras en configuration stéréoscopique avec chacune une mise au point différente. La profondeur est estimée via un critère dérivé d'un maximum de vraisemblance qui intègre conjointement des informations de disparité et les flous de défocalisation de chaque caméra. Nous étudions les apports de cette approche, notamment sur des scènes à motifs répétitifs, par rapport à la stéréoscopie classique sur des images issues de caméras opérant dans le visible. Enfin nous montrons des exemples de résultats sur des images IR thermique acquises en extérieur.

236. Estimation du niveau de bruit par arbre des formes et statistiques non paramétriques Baptiste Esteban, Guillaume Tochon, Thierry Géraud. p. 149-152 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La connaissance du niveau de bruit dans une image est précieuse pour de nombreuses applications en traitement d'images. L'estimation de la fonction de niveau de bruit requiert l'identification des zones homogènes sur lesquelles les paramètres du bruit peuvent être calculés. Sutour et al. ont proposé une méthode d'estimation de la fonction de niveau de bruit se basant sur la recherche de zones homogènes de forme carrée, donc inadaptées au contenu local de l'image. Nous généralisons cette méthode à la recherche de zones homogènes de forme quelconque en nous basant sur la représentation par arbre des formes de l'image étudiée, permettant ainsi une estimation plus robuste de la fonction de niveau de bruit

237. Reconstruction de données manquantes par analyse en EOF : application aux séries temporelles de mesures de déplacement InSAR. Alexandre Hippert-ferrer, Yajing Yan, Philippe Bolon. p. 153-156 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Une méthode itérative, nommée EM-EOF (Expectation Maximization-Empirical Orthogonal Functions), est proposée afin de reconstruire des données manquantes au sein de séries temporelles de mesure de déplacement InSAR. La méthode EM-EOF décompose de manière itérative la covariance temporelle d'une série temporelle en différents modes EOF, puis sélectionne le nombre optimal de modes EOF afin de reconstruire la série temporelle. Après une initialisation appropriée des données manquantes, la méthode EM-EOF effectue (i) une minimisation de l'erreur de validation croisée pour estimer le nombre optimal de modes EOF à utiliser dans la reconstruction puis (ii) une mise à jour itérative des valeurs manquantes basée sur un critère de convergence prédéfini. Les résultats sur une série temporelle d'interférogrammes obtenus sur le glacier du Gorner démontre l'efficacité de la méthode pour reconstruire les valeurs manquantes.

238. Fréquence, fréquences ? Quelques remarques Patrick Flandrin. p. 157-160 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

En partant de l’exemple très simple du sinus cardinal vu comme fonction oscillante, on s’intéresse à deux questions relatives à la notion de fréquence. Dans un premier temps, on distingue les concepts d’instantanéité et de localité dans les cas évolutifs ; dans un second temps, on remet en perspective les propriétés spectrales locale et globale, en lien en particulier avec les phénomènes de “supershift” et “superoscillation”.

239. Carte exponentielle de matrice par l’extension de l’algorithme de Jean-Marie Souriau, utilisable pour le tir géodésique et l’apprentissage machine pour les groupes de Lie Frederic Barbaresco. p. 161-164 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Jean-Marie Souriau a étendu en 1948 l’algorithme d’Urbain Jean Joseph Leverrier pour calculer le polynôme caractéristique d'une matrice. Cet algorithme de Souriau permet de calculer la carte exponentielle pour les groupes de Lie matriciels, ce qui est un défi en apprentissage machine sur les groupes de Lie. La propriété principale du schéma numérique de la carte exponentielle de Souriau est sa capacité à la haute parallélisation.

240. Compréhension théorique des comportements non linéaires dans les grandes réseaux de neurones Zhenyu Liao, Romain Couillet. p. 165-168 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous faisons une revue des progrès récents pour la compréhension théorique des comportements non linéaires dans les grands réseaux de neurones. En combinant les avancées récentes de la théorie des grandes matrices aléatoires et l'outil de la concentration des mesures, nous apportons un éclairage nouveau sur la compréhension théorique des fonctions d'activation non linéaires ainsi que la dynamique d'apprentissage des réseaux de neurones simples.

241. Factorisation en matrices quaternioniques non-négatives : un nouvel outil pour l'imagerie spectro-polarimétrique Julien Flamant, Sebastian Miron, David Brie. p. 169-172 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article introduit la notion de factorisation en matrices quaternioniques non-négatives (Q-NMF). Ce nouvel outil étend la factorisation en matrices non-négatives (NMF) usuelle au cas des signaux polarisés. L'approche repose sur deux points clés : (i) la représentation algébrique de l'information de polarisation à l'aide des quaternions et (ii) l'exploitation des contraintes physiques liées à la polarisation généralisant la contrainte de non-négativité. La question centrale de l'unicité de la Q-NMF est abordée. Grâce aux liens entre Q-NMF et NMF nous établissons le rôle primordial joué par l'information de polarisation à des fins d'identification. En tant qu'outil générique d'approximation de rang faible pour les signaux polarisés, la Q-NMF offre un potentiel très prometteur, notamment pour le démélange d'images spectro-polarimétriques.

242. Algorithmes gloutons orthogonaux pour la reconstruction de signaux parcimonieux positifs Thi thanh Nguyen, Charles Soussen, Jerome Idier, El-hadi Djermoune. p. 173-176 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette communication concerne la conception, l'implémentation et l'analyse d'algorithmes gloutons pour la reconstruction parcimonieuse sous contrainte de positivité. Ces algorithmes, conçus pour minimiser un critère quadratique sous contraintes de parcimonie et de positivité, généralisent les algorithmes Orthogonal Matching Pursuit et Orthogonal Least Squares valides dans le cas de la régularisation parcimonieuse seule. Intégrer la contrainte de positivité implique des difficultés pour maintenir une implémentation récursive rapide d'algorithmes mais aussi pour l'analyse théorique de reconstruction exacte d'un support. Nous présentons des contributions originales pour ces deux problèmes.

243. Segmentation non-supervisée dans les champs de Markov couples gaussiens Hugo Gangloff, Jean-baptiste Courbot, Emmanuel Monfrini, Christophe Collet. p. 177-180 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons un modèle probabiliste à données cachées pour la modélisation de variables fortement corrélées. Une méthode d’estimation non-supervisée des paramètres se distinguant par sa robustesse est proposée. Le nouveau modèle s’illustre face à d’autres méthodes dans les problèmes pratiques où la modélisation par bruit corrélé est pertinente.

244. Une approche convexe de la super-résolution et de la régularisation de lignes 2D dans les images Kévin Polisano, Laurent Condat, Marianne Clausel, Valérie Perrier. p. 181-184 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous présentons dans ce papier une approche convexe du problème de la reconstruction de lignes dans les images. Suivant le paradigme récent de la super-résolution, nous considérons une pénalisation basée sur une norme atomique et nous résolvons ce problème d’optimisation au moyen d’un algorithme primal-dual. Ce modèle parcimonieux permet la reconstruction de lignes à partir de mesures basse résolution, même en présence d'un niveau élevé de bruit ou de flou de diffraction. En outre, une méthode de Prony appliquée sur les lignes et les colonnes de l’image restaurée fournit une estimation spectrale des paramètres des lignes à détecter, avec une précision sous-pixellique.

245. Étude du centrage des patchs et modélisation de leur moyenne pour le débruitage d'images Antoine Houdard. p. 185-188 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans le contexte du débruitage d'images par patchs, avec un modèle de bruit blanc gaussien, ce travail propose la dérivation des modèles de bruit induits sur les patchs centrés et leur moyenne. Nous traitons ensuite séparément ces deux composantes. Enfin, nous proposons des expériences utilisant la méthode HDMI qui illustrent l'amélioration que procure cette approche, notamment pour le bruit résiduel basse fréquence.

246. DVDnet : Un réseau profond rapide pour le débruitage vidéo Matias Tassano, Julie Delon, Thomas Veit. p. 189-192 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons un algorithme de débruitage vidéo basé sur une architecture de réseau convolutif. Alors que ces réseaux ont déjà montré toute leur efficacité pour le débruitage d’image, ils ne permettaient pas encore de rivaliser avec les méthodes plus classiques de l’état de l’art (comme celles utilisant des patchs) pour le débruitage vidéo. Notre approche permet de dépasser ces limites tout en assurant des temps de calcul nettement plus courts que les méthodes de débruitage vidéo classiques. Contrairement à d’autres approches par réseaux de neurones existants, notre algorithme présente plusieurs propriétés souhaitables telles qu’une faible empreinte mémoire, et la capacité à gérer une large gamme de niveaux de bruit avec un seul réseau, ce qui le rend très attractif pour les applications pratiques. Nous comparons notre méthode avec différents algorithmes de l’état de l’art, à la fois visuellement et pour des mesures de qualité. Les expériences montrent que notre algorithme obtient des performances supérieures ou identiques à d’autres méthodes de l’état de l’art, pour un coût de calcul nettement plus faible. Différents exemples de vidéos, les codes et l’architecture utilisés sont disponibles à l’adresse https://github.com/m-tassano/dvdnet.

247. Fusion d'images non locale préservant la géométrie Anaïs Gastineau, Jean-françois Aujol, Yannick Berthoumieu, Christian Germain. p. 193-196 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le problème de pansharpening se situe dans la conception d'un procédé permettant de fusionner une image panchromatique haute résolution avec une image multispectrale basse résolution an de générer une image multispectrale haute résolution. Dans la cadre de la recherche d'une solution par approche régularisée, nous étudions, dans cette communication, un terme d'attache aux données non local pour le problème de pansharpening fondé sur un terme exploitant la géométrie de l'image. Ce terme est basé sur l'hypothèse que l'on peut aligner le gradient de l'image multispectrale haute résolution que l'on cherche en chaque point en regardant la direction des vecteurs donnés par le gradient de l'image panchromatique au voisinage de ce point. Nous explicitons le gradient de ce terme et effectuons des tests sur des données simulées et des données satellites.

248. Transport Optimal sous Contrainte de Régularité pour l'Adaptation de Domaines entre Graphes avec Attributs Dominique Barbe, Pierre Borgnat, Paulo Gonçalves, Marc Sebban. p. 197-200 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article porte sur le problème d'adaptation de domaines par transport optimal entre deux graphes. La tâche visée est le transfert de connaissance d'un graphe source étiqueté pour aider la classification de noeuds d'un graphe cible non étiqueté. On s'intéresse à des scénarios où se combinent une structure de graphe et des attributs associés à chaque noeud. L'approche proposée vise à optimiser un mapping entre les deux graphes sous contraintes (i) de préservation des structures transportées et (ii) d'homogénéité des étiquettes transférées sur un même noeud.

249. Compression adaptative des CNNs par réduction de la dimensionnalité Lucas Fernández brillet, Stéphane Mancini, Sébastien Cleyet-merle, Marina Nicolas. p. 201-204 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Résumé – La complexité computationnelle des réseaux de neurones à base de convolution (CNNs) rend leur intégration dans des systèmes embarqués complexe. Des méthodes permettant la simplification de ces algorithmes présentent alors un grand intérêt. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de compression des CNN fondée sur l’application d’une analyse en composantes principales (PCA) couche par couche et montrons l’intérêt d’une phase de réentrainement additionnelle. Grâce à cette méthode, il est possible de trouver des compromis paramétrables entre la taille et la performance du réseau, comme par exemple, une réduction par 2 du nombre de paramètres en échange d’une perte en performance de l’ordre de 2%. Nous considérons aussi la compatibilité de cette méthode avec d’autres méthodes de compression bien connues dans l’état de l’art. Summary – Computational complexity of CNNs makes its integration in embedded systems a challenging task. In this paper, we propose a new CNN compression method based on the application of PCA in a layer-wise fashion, and show the benefits of an additional fine-tuning step. Through this method, it is possible to reach very flexible trade-offs, such as a x2 reduction in the number of parameters for an accuracy drop inferior to 2%.

250. Adaptation du problème de questions-réponses visuelles à un contexte d'apprentissage continu Alexis Lechat, Stéphane Herbin, Frédéric Jurie. p. 205-208 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Le problème de questions-réponses visuelles (QRV) constitue un nouveau défi en intelligence artificielle. Il requiert du système des capacités de raisonnement alliant compréhension visuelle et linguistique. Nous proposons d'adapter le problème QRV à une configuration d'apprentissage continu, paradigme dont l'objectif est de créer des modèles capables d'apprendre et de s'adapter dans un environnement évolutif. L'étude réalisée ici s'intéresse à un protocole d'apprentissage séquentielle de tâches définies via un partitionnement sémantique des questions. Ce protocole est analysé sur un modèle QRV courant combiné à une solution incrémentale de répétition sur mémoire épisodique.

251. Cofactorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d'images hyperspectrales Adrien Lagrange, Mathieu Fauvel, Stéphane May, José Bioucas-dias, Nicolas Dobigeon. p. 209-212 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La classification supervisée et le démélange spectral sont parmi les techniques les plus utilisées pour extraire l'information d'images hyperspectrales. Elles abordent cependant ce problème sur des bases différentes et n'ont été que rarement envisagées conjointement. Nous proposons dans ce papier un modèle de cofactorisation de matrices permettant de lier ces approches. Chaque problème est formulé comme un problème de factorisation de matrices puis un terme de couplage est introduit. Ce terme s'interprète comme une étape de partitionnement où les vecteurs d'abondances sont séparés en plusieurs groupes puis les vecteurs d'attribution aux groupes sont utilisés comme vecteurs de descripteurs pour la classification. Le problème global de cofactorisation s'écrit finalement comme un problème d'optimisation non-convexe et non-lisse dont on obtient une solution approchée à l'aide d'un algorithme de minimisation proximale linéarisée alternée (PALM) garantissant la convergence vers un point critique. L'intérêt du modèle est illustré par des expériences menées sur des données semi-synthétiques réalistes.

252. Segmentation supervisée de signaux. Méthodes à noyaux et annotations partielles. Charles Truong, Laurent Oudre, Nicolas Vayatis. p. 213-216 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article décrit une procédure automatique de calibrage d'algorithmes de détection de rupture. Notre approche utilise la capacité d'un expert à fournir des annotations partielles, c'est-à-dire une estimation très approximative de la position des ruptures sur quelques signaux. Notre contribution consiste en une stratégie supervisée d'apprentissage de métrique basée sur noyau reproduisant. Une fois combinée à un algorithme de détection, la métrique peut reproduire la stratégie de segmentation de l'expert sur de nouveaux signaux.

253. Édition morphologique de signaux sur graphes Olivier Lézoray. p. 217-220 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous abordons le problème de l'édition de signaux tels que des images ou des maillages colorés en 3D. Le problème est modélisé à l'aide de signaux sur graphes et leur traitement morphologique est considéré. Comme les opérateurs morphologiques ont besoin d'un treillis complet, une approche dédiée au traitement morphologique des données vectorielles sur les graphes est proposée. Des applications d'édition telles que la manipulation de détail et le tone mapping illustrent les avantages de l'approche proposée. Elles reposent sur la décomposition morphologique hiérarchique d'un signal à plusieurs échelles.

254. Optimal Transport vs Many-to-many assignment for Graph Matching Anca-ioana Grapa, Laure Blanc-feraud, Ellen Van obberghen-schilling, Xavier Descombes. p. 221-224 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Graph matching for shape comparison or network analysis is a challenging issue in machine learning and computer vision. Generally, this problem is formulated as an assignment task, where we seek the optimal matching between the vertices that minimizes the difference between the graphs. We compare a standard approach to perform graph matching, to a slightly-adapted version of regularized optimal transport, initially conceived to obtain the Gromov-Wassersein distance between structured objects (e.g. graphs) with probability masses associated to the nodes. We adapt the latter formulation to undirected and unlabeled graphs of different dimensions, by adding dummy vertices to cast the problem into an assignment framework. The experiments are performed on randomly generated graphs onto which different spatial transformations are applied. The results are compared with respect to the matching cost and execution time, showcasing the different limitations and/or advantages of using these techniques for the comparison of graph networks.

255. Les Flots de Liens comme généralisation des Graphes et des Séries Temporelles Matthieu Latapy, Tiphaine Viard, Clémence Magnien. p. 225-228 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les flots de liens sont des séquences de triplets (t,u,v) signifiant que u et v ont interagi à l'instant t. Ces objets, qui apparaissent dans de nombreux contextes, sont souvent édudiés comme des graphes (on oublie la dimension temporelle) ou comme des séries temporelles (on oublie la composante structurelle). A l'inverse, nous proposons ici de les prendre comme objets d'étude à part entière, et de développer un formalisme capable de capturer leur nature à la fois temporelle et structurelle. Pour ce faire, nous remarquons que les graphes et les séries temporelles peuvent être les uns comme les autres vus comme des flots de liens particuliers (sans dynamique ou sans structure). Par conséquent, nous proposons de généraliser et unifier la théorie des graphes et celle des séries temporelles, en une théorie des flots de liens. Nous présentons notre généralisation de la théorie des graphes et les questions soulevées par la généralisation des séries temporelles, qui reste à mener.

256. Transformée de Fourier sur Graphes Structurels de signaux d'activité cérébrale pour la détection des troubles du spectre autistique Abdelbasset Brahim, Nicolas Farrugia. p. 229-232 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La transformée de Fourier sur graphe (TFG) pourrait être un outil essentiel pour l’analyse des signaux cérébraux. En ce sens, nous évaluons l'application du traitement de signal sur graphes (TSG) pour l'analyse des données de neuroimagerie. Ainsi, une approche basée sur le TSG est proposée et validée pour la classification des troubles du spectre autistique (TSA). Plus spécifiquement, les séries temporelles d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle à l'état de repos (IRMf-r) de chaque sujet sont caractérisées par leur écart type (ÉT). Ensuite, ces mesures statistiques sont projetées sur un graphe structurel, qui est calculé à partir de la connectivité structurelle d'un cerveau en bonne santé. Une analyse plus poussée prouve que la combinaison du TSG avec l'ÉT des signaux temporels peut conduire à une classification supervisée plus précise pour 172 sujets du plus grand site de la base de données ABIDE (\emph{Autism Brain Imaging Data Exchange}).

257. Classification spectrale par la laplacienne déformée dans des graphes réalistes Lorenzo Dall'amico, Romain Couillet, Nicolas Tremblay. p. 233-236 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous introduisons une analyse originale du comportement spectral de la matrice de Laplace déformée D − rA, au cœur des méthodes de détection de communautés spectrales dans des réseaux parcimonieux. Nous étudions tout d’abord le modèle statistique de réseaux dits “stochastique par blocs de degrés corrigés” (DC-SBM), et affirmons que ce modèle est adapté à la représentation de réseaux réels. Nous exploitons alors les propriétés spectrales asymptotiques du modèle DC-SBM afin d’ajuster finement le paramètre r à une valeur rendant l’algorithme de classification spectrale basé sur D−rA insensible à la distribution des degrés du réseau. Par le biais de simulations approfondies et de la comparaison avec des réseaux réels, nous validons notre algorithme et observons qu’il atteint des performances systématiquement meilleures que les méthodes concurrentes les plus avancées.

258. Construction de Codes LDPC Compatibles en Rendement pour le Codage de Sources avec Information Adjacente Fangping Ye, Elsa Dupraz, Zeina Mheich, Karine Amis. p. 237-240 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cette communication, nous nous intéressons au problème de codage de sources avec information adjacente au décodeur. Nous considérons le cas où le modèle statistique entre la source et l'information adjacente peut varier d'une transmission à l'autre. Pour construire un schéma de codage pratique pour ce problème, on peut utiliser des codes de type Low Density Parity Check (LDPC) compatibles en rendement. Nous proposons ici une nouvelle méthode de construction de codes LDPC compatibles en rendement pour le codage de sources avec information adjacente. Notre construction permet de réduire le nombre de cycles courts dans tous les codes utilisés aux différents débits, et montre ainsi un gain en performance appréciable par rapport aux solutions existantes.

259. Un algorithme de compression efficace de LUTs 3D couleur basé sur un schéma de diffusion anisotrope multi-échelle David Tschumperlé, Amal Mahboubi, Christine Porquet. p. 241-244 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les CLUTs 3D (Color Look Up Tables) sont des modèles numériques très utilisés en traitement d'images et de vidéos, pour l’étalonnage couleur, la simulation de films argentiques, et plus généralement pour l'application de transformées colorimétriques quelconques. La dimension élevée de ces modèles pose des problèmes de stockage, lorsque l'on cherche à les distribuer à grande échelle. Nous proposons ici une technique de compression (avec perte) très efficace de CLUTs 3D, fondée sur un schéma de reconstruction par diffusion anisotrope multi-échelle. Notre méthode affiche un taux de compression moyen supérieur à 99\%, pour une dégradation résultante visuellement indiscernable.

260. Compression de contenus 360° et transmission adaptée à la navigation de l'utilisateur Navid Mahmoudian bidgoli, Thomas Maugey, Aline Roumy. p. 245-248 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans ce papier, nous proposons un nouveau schéma de compression pour les images omnidirectionnelles. En se basant sur des codes incrémentaux, ce schéma permet un encodage à la fois efficace et flexible, dans le sens où seule l'information affichée du côté de l'utilisateur peut être extraite et transmise à celui-ci. Les résultats expérimentaux montrent que notre schéma obtient de meilleurs taux de compression que les méthodes de référence. De plus, la transmission croit linéairement avec la taille de la requête et évite les effets de palier, ce qui en fait un codeur parfaitement adapté à la transmission interactive.

261. Détecteur pour l'accès aléatoire massif entre machines avec connaissance statistique du canal en lien ascendant Diane Duchemin, Lélio Chetot, Jean-marie Gorce, Claire Goursaud. p. 249-252 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article se focalise sur les communications aléatoires en lien montant d'un sous-ensemble de noeuds disséminés dans une cellule. Sous les contraintes de communications massives pour machines dans les réseaux sans fil à faible consommation énergétique ainsi que les communications ultra fiables et à faible latence, nous supposons une coordination hautement restreinte avec le récepteur et un accès multiple non-orthogonal. Nous proposons ensuite un détecteur optimal des utilisateurs actifs dans le cadre de transmissions de données avec, à la réception, une connaissance du canal limitée à sa statistique. Cet algorithme implémente un détecteur à maximum de vraisemblance. Sa formulation et ses performances sont données pour différents nombres d'antennes à la station de base et longueurs de codes.

262. Récepteurs Itératifs par Propagation de l'Espérance : Optimisation par Dépliage Profond Serdar Sahin, Antonio maria Cipriano, Charly Poulliat, Marie-laure Boucheret. p. 253-256 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier étudie la conception de récepteurs itératifs à faible complexité à travers l'utilisation du principe de la propagation de l'espérance, un algorithme d'inférence bayésienne approximative. Une stratégie de dépliage profond est utilisée pour interpréter ce récepteur comme un réseau multi-couches permettant ainsi d'améliorer les performances par une optimisation des paramètres de cet algorithme %réalisée au travers d'une phase d'apprentissage. Pour cette dernière, une nouvelle fonction de coût est proposée pour l'apprentissage avec des turbo-récepteurs.

263. Démélange d’images hyperspectrales à l’aide de la NMF en-ligne avec contrainte de dispersion minimale Ludivine Nus, Sebastian Miron, David Brie. p. 257-260 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une nouvelle méthode de démélange en-ligne d’images hyperspectrales fondée sur une approche de type ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers), particulièrement bien adaptée aux systèmes d’imagerie pushbroom. L’algorithme proposé présente une convergence plus rapide et une complexité de calcul plus faible par rapport aux algorithmes fondés sur des règles de mise à jour multiplicatives. En raison du caractère généralement mal posé du problème de démélange, nous intégrons dans la méthode une contrainte de dispersion minimale des endmembers ; cette contrainte peut être interprétée comme une relaxation convexe de la contrainte de volume minimal. Des tests sur des données réelles permettent d’illustrer les bonnes performances de la méthode proposée comparés à l’état de l’art.

264. Séparation aveugle de sources sonores par factorisation en matrices positives avec pénalité sur le volume du dictionnaire Valentin Leplat, Nicolas Gillis, Xavier Siebert, Andersen m.s. Ang. p. 261-264 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La séparation de sources désigne les techniques visant à retrouver des signaux inconnus appelés sources à partir d’une observation de leur mélange. Dans ce papier, nous considérons la situation où le signal mélangé a été enregistré avec un seul capteur. La séparation aveugle consiste à isoler et extraire chacun des signaux sonores sources sur base d’un nombre limité d’informations; habituellement la seule information plus ou moins maîtrisée concerne le nombre de sources à priori présentes dans le signal mélangé. Sur base d’une représentation temps-fréquence du signal, une des méthodes les plus répandues se base sur l’utilisation de techniques de séparation telle que la NMF (Factorisation en matrices positives). Les méthodes NMF consistent classiquement en la minimisation d’une fonction de coût telles que les divergences de Kullback-Leibler et d’Itakura-Saito appartenant à la famille des divergences beta. Dans ce papier, nous présentons un nouveau modèle de séparation basé sur la minimisation d’une divergence de Kullback-Leibler incluant une pénalité favorisant des solutions pour la matrice "dictionnaire" de volume minimum. Afin de résoudre ce problème, la fonction de coût est remplacée par une fonction auxiliaire séparable et convexe à minimiser. On montre alors que la minimisation de cette fonction objectif conduit à des résultats plus interprétables, notamment dans le cas où le rang de la factorisation est surestimé en regard du nombre de sources réellement présentes dans le signal.

265. Accélération de la factorisation pondérée en matrices non-négatives par projections aléatoires Farouk Yahaya, Matthieu Puigt, Gilles Delmaire, Gilles Roussel. p. 265-268 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les projections aléatoires font partie des principales techniques pour accélérer le traitement de données de grande dimension. Elles ont notamment été appliquées à la Factorisation en Matrices Non-négatives (FMN). Cependant, elles ne peuvent pas être appliquées lorsqu'une pondération est associée aux données. Dans cet article, nous proposons une technique pour répondre à cette problématique. Celle-ci combine une stratégie de maximisation de l'espérance et des projections aléatoires. Nous montrons expérimentalement qu'elle permet d'accélérer significativement plusieurs techniques de la littérature, sous des contraintes douces.

266. Séparation et déconvolution conjointes d'images hyperspectrales Yingying Song, El-hadi Djermoune, David Brie, Cédric Richard. p. 269-272 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette communication propose un algorithme de démélange-déconvolution conjoints permettant d'améliorer la résolution des cartes d'abondance des imageurs industriels. L'algorithme est basé sur un critère incluant une régularisation de Tikhonov pour un traitement hors-ligne. Afin de répondre à une forte demande industrielle, l'algorithme est étendu pour permettre un traitement en ligne de flux d'images en utilisant un critère Tikhonov par blocs sans puis avec contraintes de non-négativité. Une implémentation efficace basée sur la transformée de Fourier rapide est également proposée. Les performances de l'algorithme sont évaluées au travers d'images hyperspectrales simulées et réelles.

267. Régularisation mixte et parcimonie pour la séparation aveugle de sources en spectroscopie RMN 2D Afef Cherni, Caroline Chaux. p. 273-276 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

En spectroscopie RMN, l’analyse et la distinction de différentes entités chimiques dans un mélange donné avec les techniques de séparation aveugle de source représente un objectif en plein essor que nous traitons dans ce travail. La précision et la pertinence demandées dans ce domaine nécessitent des approches de séparation de sources avancées. Ce travail propose une nouvelle stratégie de régularisation adaptée aux spectres RMN 2D favorisant la parcimonie dans le domaine signal, mais aussi dans le domaine des ondelettes. Une application aux données RMN 2D de type HSQC illustre l’intérêt et l’efficacité de notre méthode.

268. Superpixels adaptés localement aux textures Rémi Giraud, Vinh-thong Ta, Nicolas Papadakis, Yannick Berthoumieu. p. 277-280 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La plupart des méthodes superpixels calculent un compromis entre des descripteurs spatiaux et couleur à l'échelle pixellique. Elles nécessitent donc un réglage fin pour équilibrer ces mesures, et ne peuvent capturer une information de texture. Dans ce travail, nous répondons à ces problèmes avec une nouvelle méthode robuste aux textures. Pour capturer les zones texturées et homogènes, la contrainte spatiale est ajustée automatiquement en fonction de la variance locale. Ensuite, pour assurer l'homogénéité de texture des superpixels, une nouvelle distance basée patchs est introduite. La méthode proposée améliore la précision de celles de l'état de l'art sur des bases d'images texturées et naturelles couleur.

269. Segmentation d'images texturées en grande dimension. Application à l'analyse d'écoulements multiphasiques. Barbara Pascal, Thomas Busser, Nelly Pustelnik, Patrice Abry, Valérie Vidal. p. 281-284 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'étude de la dynamique d'écoulements multiphasiques, enjeu majeur en géosciences, peut se formaliser comme un problème de segmentation de textures. Plusieurs approches de segmentation reposant sur une estimation conjointe de régularité et puissance locales, pénalisée par un terme de variation totale, pour favoriser des solutions constantes par morceaux, sont proposées et comparées à des approches de l'état de l'art, et sur des textures synthétiques et sur un écoulement gaz-liquide traversant une mousse solide.

270. Potentiels basés patchs pour l'extraction interactive de contours Thoraya Ben chattah, Sébastien Bougleux, Olivier Lézoray. p. 285-288 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L'extraction interactive des contours d'objets dans des images est difficile et trouve de nombreuses applications en édition d'images. Les méthodes proposées pour résoudre ce problème ont un objectif commun : requérir un minimum d'effort de l'utilisateur. Pour les techniques de chemins minimaux, cela dépend de la capacité de la fonction de potentielle à capturer les contours. Nous proposons de nouveaux potentiels basés patchs conçus pour avoir de faibles valeurs aux bords de l'objet ciblé. Pour évaluer ceux-ci, nous quantifions leurs capacités en termes de nombre de points germes nécessaires. Les résultats visuels et quantitatifs démontrent la capacité de ces potentiels à réduire l'interaction de l'utilisateur tout en préservant une bonne précision d'extraction.

271. Segmentation bayésienne d'images constantes par morceaux: cas de distorsion non-linéaire, données manquantes et bruit de Poisson Jean-francois Giovannelli, Yoann Altmann. p. 289-292 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article explore le problème de segmentation d'images constantes par morceaux, contaminées par un bruit de Poisson. Le travail inclut deux types de dégradations supplémentaires: pixels manquant et gain non-linéaire. Notre solution suit une approche bayésienne, ce qui permet d'assurer estimation et segmentation optimales. Un échantillonneur de Gibbs, incluant des mouvements de Metropolis-Hastings explore la loi a posteriori. Les échantillons sont alors utilisés pour approcher les quantités d'intérêt, en particulier amplitudes des classes et étiquettes de segmentation. Malgré la présence des dégradations, les résultats sont encourageants et généralement proches de ceux obtenus sans dégradation.

272. Sélection de modèles en restauration d’image - Approche bayésienne dans le cas gaussien Benjamin Harroué, Jean-francois Giovannelli, Marcelo Pereyra. p. 293-296 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

La sélection de modèles est un problème peu abordé dans l’inversion. Les modèles sont généralement choisis a priori, par un expert en supervision qui se base sur des données de références. Tester `a la main tous les modèles a priori pour sélectionner le bon peut être très couteux. Nous proposons d’aborder ce problème de manière plus automatique avec des méthodes bayésiennes, notamment pour calculer les probabilités a posteriori. Ces dernières reposent sur le calcul d’une quantité phare : l’évidence. Il s’agit ici d’une première mise en œuvre dans le cas gaussien circulant,(avec paramètres inconnus qui plus est), qui demeure un cas essentiel en signal-image. La sélection de modèles concernera ici la forme des matrices de covariance pour la loi a priori de l’image et pour la distribution du bruit.

273. Compression adaptative pour les réseaux de capteurs sans fil Corentin Lavaud, Antoine Courtay, Matthieu Gautier, Olivier Berder. p. 297-300 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Afin de diminuer l’énergie des transmissions dans les réseaux de capteurs sans fil, une compression des données est utilisée. Cependant, l’efficacité de la compression dépend des caractéristiques des données. L’algorithme ANSC (Adaptive Near Sensor Compressing) proposé permet d’extraire les caractéristiques pertinentes des données et de sélectionner la meilleure compression en tenant compte à la fois du coût énergétique de la compression et de la transmission. La puissance d’émission est également adaptée dynamiquement pour atteindre une qualité de service spécifique. ANSC est évalué sur une plate-forme dédiée aux réseaux de capteurs corporels et montre un gain d’énergie allant jusqu’à 49% par rapport à une transmission complète.

274. Décodeurs de codes polaires déclenchés par transfert de donnée Mathieu Leonardon, Camille Leroux, Pekka JÄÄskelÄinen, Christophe JÉgo, Yvon Savaria. p. 301-304 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente un décodeur de codes polaires d’architecture déclenchée par transfert de donnée (TTA : Transport Triggered Architectures). Il supporte l’algorithme de décodage par annulation successive. Il a été validé sur cible FPGA et synthétisé pour une technologie ASIC 28 nm. Sa fréquence de fonctionnement est de 800 MHz et il atteint un débit de 352 Mbps pour un code polaire (1024,512). En comparaison de travaux précédents, l’énergie consommée est réduite d’un ordre de grandeur (0.14 nJ/bit) et le débit est multiplié par 5. En comparaison d’une implémentation logicielle sur un processeur généraliste (architecture x86), le débit est supérieur de 37 % et la consommation énergétique est réduite de deux ordres de grandeur. Le modèle de conception TTA peut être considéré comme un moyen de réduire l’écart entre les implémentations sur processeur généraliste et les implémentations matérielles dédiées.

275. Dimensionnement d'un CAN par Adéquation de sa Dynamique pour la Réception de Plusieurs Signaux Baptiste Laporte-fauret, Guillaume Ferre, Dominique Dallet, Bryce Minger, Loïc Fuché. p. 305-308 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article aborde la question de la dynamique d'un Convertisseur Analogique Numérique (CAN) lors de la réception simultanée de deux signaux. Nous montrons qu'il est possible d'acquérir un signal intra-quantum grâce à la contribution d'un signal de plus forte puissance qui lui fait traverser les niveaux de quantification. Une nouvelle façon de dimensionner un CAN est ainsi proposée, confirmée par l'étude de la démodulation de signaux intra-quantum ainsi que par un processus expérimental avec des radios logicielles.

276. Traitement en temps réel de signaux hautes fréquences pour la détection de menaces radiologiques Florent Hinfray, Michel Paindavoine, Michel Doussot, Mathieu Thevenin, Robert m. French. p. 309-312 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente un système de traitement de signaux impulsionnels à hautes fréquences sur FPGA développé dans le cadre du projet ANR-NANTISTA. Ce projet a pour objectif de déterminer un système alternatif de détection de matière fissile pour la sécurité des territoires. Il fonctionne à une fréquence de 500MHz et permet de calculer des intégrales nécessaires à ce type de détection. Il lit en entrée un flux d’impulsions codé sur 16-bits, détecte des impulsions types et en extrait des valeurs d’intégration écrites en sortie sur 24-bits.

277. A starting point for real-time human action detection Yu Liu, Fan Yang, Dominique Ginhac. p. 313-316 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Analyser les actions humaines dans des séquences vidéo implique la compréhension du contexte spatial et temporel de la scène. Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) montrent des performances impressionnantes dans ce domaine. Cependant, la plupart des méthodes existantes fonctionnent hors ligne, non en temps réel et ne sont pas adaptées aux scénarios réalistes comme la conduite autonome et la surveillance publique. De plus, elles sont souvent trop gourmandes en consommation d’énergie pour être implémentées sur des systèmes embarqués. Dans ce papier, nous traçons d'abord un état de l'art des méthodes de détection des actions basées sur les CNNs. Puis nous proposons une chaîne de traitement rapide grâce à la propagation des caractéristiques d'apparence en utilisant les flux optiques. Notre approche est testée sur la base de données publique UCF-101-24. Les résultats expérimentaux obtenus valident son utilisation pour la détection d'actions en temps réel (40 fps).

278. Optimisation d’un code de phase robuste aux phénomènes d’éclipse Uy hour Tan, Olivier Rabaste, Claude Adnet, Jean-philippe Ovarlez. p. 317-320 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans ce papier, on s’intéresse aux codes de phase, et plus particulièrement à leur robustesse aux phénomènes d’éclipse. Dans le contexte radar, une éclipse se traduit par une perte partielle d’informations, due à la réception d’un signal pendant la phase d’émission. Cela implique notamment une élévation du niveau des lobes secondaires après compression d’impulsion, et par conséquent une dégradation des performances de détection. En ce sens, ce papier propose une procédure d’optimisation permettant de définir des codes de phase robustes aux phénomènes d’éclipse. Quelques simulations soulignent l’intérêt de la méthodologie.

279. Transcription automatique des chants de baleines bleues Léa Bouffaut, Shyam Madhusudhana, Valérie Labat, Abdel Boudraa, Holger Klinck. p. 321-324 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’analyse du grand volume de données généré par des enregistrements acoustiques long-terme et continus pour l’étude et le suivi des populations de baleines bleues est largement facilitée par l’extraction des signaux cibles, en particulier lorsqu’ils sont noyés dans divers bruits de fond. La méthode proposée dans ce travail permet d’aller plus loin que les algorithmes de détection et classification classiques [1] : elle permet la transcription indépendante et automatique des chants de baleines bleues présents dans un enregistrement multi-espèces. Comme preuve de concept, nous proposons une approche en trois étapes : détection des tonales, reconaissance de formes et reconstruction. La méthode est testée sur des données réelles entachées de bruits sismique et de chorus de mammifères marins, les résultats obtenus démontrent sa faisabilité.

280. Débruitage des images polarimétriques avec le M-NL robuste Gordana Drašković, Frédéric Pascal, Florence Tupin. p. 325-328 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article s'intéresse au débruitage des images de radar à synthèse d’ouverture polarimétrique (PolSAR) avec une méthode récemment introduite, nommée M-NL. Plus précisément, il introduit une nouvelle fonction de noyau lors du calcul de l'estimation non locale de la matrice de covariance. Dans les méthodes de débruitage non locales, les poids attribués aux pixels sont généralement obtenus grâce à un noyau exponentiel bien adapté à l'environnement gaussien. Ici, nous proposons d'analyser des cas plus généraux impliquant différentes fonctions de noyau basées sur des statistiques robustes et adaptées à un environnement non gaussien. Enfin, les performances de la méthode avec différents noyaux sont établies sur un ensemble d'images PolSAR simulées et les résultats obtenus pour les données réelles RADARSAT-2 PolSAR sont présentés.

281. Une approche statistique de l'optimisation de la fonction d'ambiguïté en radar MIMO Zouhair Ben jemaa, Sylvie Marcos, Safya Belghith. p. 329-332 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cette communication nous présentons une analyse statistique pour l'optimisation des codes de phase utilisés en radar. Nous considérons, en effet, chaque code comme étant la réalisation d'une variable aléatoire et nous déterminons la densité de probabilité qui permet d'avoir la meilleure fonction d'ambiguïté possible. Nous montrons donc quelles propriétés statistiques doivent vérifier les codes et nous analysons plus particulièrement quelques exemples. Enfin, des simulations montrent l'accord entre les propriétés statistiques établies et le bon comportement de la fonction d'ambiguïté.

282. Réjection clairvoyante du fouillis de sol dans l'espace sous-bande d'un récepteur radar OFDM Steven Mercier, Damien Roque, Stéphanie Bidon, Cyrille Enderli. p. 333-336 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cette étude porte sur l'annulation du fouillis de sol au sein d'un récepteur radar OFDM monostatique symbol-based. Un filtre de réjection, qui suppose la matrice de covariance du fouillis connue, est mis en place dans l'espace sous-bande. Il vise à atténuer non seulement le pic principal du fouillis mais aussi son auto-interférence associée, qui affecte uniformément la carte distance-Doppler et masque possiblement des cibles. Nous simulons ici plusieurs scénarios de transmission et comparons les rapports signal sur fouillis-plus-bruit en sortie. L'impulsion localisée temps-fréquence est, par opposition à l'impulsion rectangulaire avec préfixe cyclique, plus appropriée si les cibles sont proches et rapides.

283. Exact biconvex reformulation of the $\ell_2-\ell_0$ minimization problem Arne Bechensteen, Laure Blanc-feraud, Gilles Aubert. p. 337-340 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous étudions dans ce travail la minimisation du critère des moindres carrés sous une contrainte de parcimonie. Inspirés par des résultats récents, nous reformulons le pseudo-norme $\ell_0$ comme une minimisation convexe par rapport à une variable auxiliaire. Nous proposons une reformulation biconvexe et exacte du problème de départ. Nous montrons qu'il y a une correspondance entre les minimiseurs du problème original et ceux du problème reformulé. La biconvexité suggère d'appliquer un algorithme de minimisation alternée. Ces résultats sont appliqués sur un problème d'imagerie super-résolue de molécules individuelles et nous comparons les résultats avec ceux donnés par l'algorithme IHT. We focus on the minimization of the least square loss function under a $k$-sparse constraint. Based on recent results, we reformulate the $\ell_0$ pseudo-norm as a convex minimization problem by introducing an auxiliary variable. We then propose an exact biconvex reformulation of the $\ell_2-\ell_0$ constrained problem. We give correspondence results between minimizers of the initial function and the reformulated one. The reformulation is biconvex which allows efficient alternating minimization methods to be used. The reformulation is tested numerically on Single Molecule Localization Microscopy and compared to IHT.

284. Détection de Changement Robuste en Rang Faible pour les Séries Temporelles d'Images SAR Ammar Mian, Arnaud Breloy, Guillaume Ginolhac, Jean-philippe Ovarlez. p. 341-344 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Ce papier considère la détection de changements dans une série temporelle d'images multivariées obtenues par radar à synthèse d'ouverture. Dans ce cadre, les méthodologies classiques modélisent les données par une distribution gaussienne à moyenne nulle et une covariance non structurée. Ces deux hypothèses montrent leur limite lorsque les données sont à très haute résolution ou que la dimension de celles-ci est grande. Pour de telles images, les pixels peuvent avoir un comportement impulsif (non gaussien) et peuvent avoir une structure de rang faible. Ainsi, nous proposons de dériver un nouveau détecteur dans un cadre robuste en supposant une structure de rang faible. Les résultats de l'approche proposée sur un jeu de données UAVSAR illustrent l'intérêt de la méthode.

285. Séparation de sources doublement non stationnaire Adrien Meynard. p. 345-348 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les techniques de séparation aveugle de sources (blind source separation, BSS) visent à estimer conjointement des signaux sources et une matrice de mélange à partir des observations de mélanges. Cet article aborde un problème de BSS doublement non stationnaire, où la matrice de mélange dépend du temps et les sources sont non stationnaires. Plus précisément, ce sont des signaux stationnaires déformés, suivant le modèle de [1]. Nous présentons un algorithme joint pour la BSS et l’estimation des déformations brisant la stationnarité et des spectres. Il s’appuie sur des approximations appropriées du comportement de la transformée en ondelettes de ces signaux non stationnaires. Les performances cet algorithme sont évaluées sur des simulations numériques et comparées à d’autres algorithmes de BSS non stationnaires.

286. Apprentissage distribué de la topologie d'un graphe à partir de signaux temporels sur graphe Mircea Moscu, Roula Nassif, Fei Hua, Cédric Richard. p. 349-352 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article concerne l’estimation de la structure d’un graphe à partir de signaux temporels sur graphe, en capturant les relations sous-jacentes aux observations acquises en chaque nœud, sous la forme d’une matrice d'adjacence parcimonieuse éventuellement symétrique. Il existe de nombreuses solutions hors ligne pour résoudre ce problème, mais peu prennent en compte la nature distribuée des réseaux. Nous partons d'un cadre centralisé et, par des relaxations appropriées, aboutissons à un algorithme d'apprentissage en ligne distribué. Notre algorithme est testé expérimentalement et comparé avec succès à une solution centralisée hors ligne de la littérature.

287. Estimation de composante non stationnaire et modélisation par modèle additif généralisé (GAM), application aux barrages voûtes Camille Roquencourt, Alexandre Girard, Pauline Lavirion-petit, Guy D'urso. p. 353-356 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Pouvoir estimer une composante non stationnaire faible et sans forme paramétrique définie dans un signal est un objectif global de traitement qui concerne notamment beaucoup de problèmes de surveillance. Cette notion de composante non-stationnaire exprime en particulier le fait que le temps est en soi une variable explicative du comportement du signal, par exemple pour suivre les conséquences du vieillissement des ouvrages en suivi des structures. Il est proposé dans cet article d’adopter une démarche de Machine Learning en déterminant dans un premier temps des modèles, tels que les Modèles Additifs Généralisés (GAM), les Réseaux de Neurones (RN) (ou tout autre modèle dérivable), prenant comme entrées les variables explicatives connues et le temps. Puis, pour estimer la contribution propre au temps, nous utilisons la dérivée partielle par rapport à celui-ci, par analogie avec la notion d’instationnarité en mécanique des fluides. Une application aux barrages voûtes est proposée dans cet article, où le phénomène étudié est le déplacement du barrage au cours du temps. Being able to estimate a weak non-stationary component without a parametric form defined in a signal is an overall processing objective that concerns many problems. This notion of non-stationary component expresses the fact that time is itself an explanatory variable of signal behaviour, for example to monitor the consequences of ageing structures in structural monitoring. This paper proposes to adopt a Machine Learning approach by first using models, such as Generalized Additive Models (GAM), Neural Networks (RN) (or any other derivable model), taking as inputs the known explanatory variables and time. Then, to estimate the specific contribution of time, we use the partial derivative with respect to it, by analogy with the notion of instationarity in fluid mechanics. An application to arch dams is proposed in this article, where the phenomenon studied is the displacement of the dam over time.

288. Réduction de dimension tensorielle parcimonieuse: Application au clustering de connectivité fonctionnelle Gaëtan Frusque, Julien Jung, Pierre Borgnat, Paulo Gonçalves. p. 357-360 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

$k$-means est un algorithme célèbre pour le clustering de données, mais ses performances se dégradent sur des données de grandes dimensions. Nous proposons des décompositions tensorielles parcimonieuses pour réduire la dimension des données avant d'appliquer $k$-means. Nous illustrons notre méthode sur des mesures de connectivité fonctionnelle d'EEG de crises épileptiques.

289. Algorithme branch-and-bound pour l’optimisation exacte en norme L0 Ramzi Ben mhenni, Sébastien Bourguignon, Marcel Mongeau, Jordan Ninin, Hervé Carfantan. p. 361-364 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons une approche d’optimisation globale de critères de moindres carrés pénalisés par la « norme » L0 , avec un algorithme de séparation et évaluation progressive (branch-and-bound). Nous construisons une procédure dédiée d’exploration de l’arbre de recherche combinatoire. Nous montrons que chaque nœud parcouru peut être évalué par l’optimisation de problèmes en norme L1 avec des contraintes de borne. Nous construisons alors un algorithme de type active-set pour les résoudre. Notre procédure permet de résoudre des problèmes de taille modérée mais difficiles, et s’avère notamment plus efficace que le solveur générique CPLEX s’appuyant sur une reformulation PMNE (programmation mixte en nombres entiers) du problème.

290. Apprentissage de Dictionnaire Convolutif Multivarié pour les signaux EEG et MEG Thomas Moreau, Tom Dupré la tour, Mainak Jas, Alexandre Gramfort. p. 365-368 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous proposons d'apprendre des représentations dédiées aux signaux d'électroencéphalographie (EEG) et magnétoencéphalographie (MEG) en utilisant un algorithme multivarié de codage convolutif parcimonieux (convolutional sparse coding, CSC) avec des contraintes de rang 1. Notre méthode est capable d’apprendre non seulement des formes d’onde temporelles prototypiques, mais également les modèles spatiaux associés afin que leur origine puisse être localisée dans le cerveau. L'algorithme d'estimation est basé sur une minimisation alternée et une méthode localement gloutonne de descente par coordonnées offrant des performances améliorées par rapport à l'état de l'art.

291. Lasso concomitant avec répétitions (CLaR): au-delà de la moyenne pour des réalisations multiples en présence d’un bruit hétéroscédastique Quentin Bertrand, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon. p. 369-372 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Les normes induisant de la parcimonie sont fréquemment utilisées pour la régression en grande dimension. Une limite des estimateurs de ce type (le Lasso est l'exemple canonique d'estimateur induit par de telles normes) est que le paramètre de régularisation dépend du niveau de bruit, qui varie entre les jeux de données et les expériences. Des estimateurs comme le concomitant Lasso (Owen 2007, Sun et Zhang 2012) ou le square-root Lasso (Belloni, Chernozhukov et Wang 2011) résolvent cette dépendance en estimant conjointement le niveau de bruit et les coefficients de régression. Cependant, dans de nombreuses applications expérimentales, les données sont obtenues en faisant la moyenne de plusieurs mesures. Cela aide à réduire la variance du bruit, mais réduit considérablement la taille des échantillons, empêchant ainsi une modélisation raffinée du bruit. Dans ce travail, nous proposons un estimateur capable de gérer des structures de bruit complexes (hétéroscédastique) en utilisant l'ensemble des mesures (non moyennées) et une estimation concomitante de la structure du bruit. Le problème d'optimisation qui en résulte est convexe, ce qui permet d'utiliser des algorithmes efficaces pour le résoudre. Grâce à la théorie du lissage (Nesterov 2005,Beck and Teboulle 2012), il est donc possible de recourir à des techniques de descente de coordonnées (qui sont état de l'art pour ces approches dans un contexte d'apprentissage statistique en grande dimension) pouvant tirer parti de la parcimonie attendue des solutions. Les avantages pratiques sont démontrés sur des simulations.

292. Concentration de la Mesure et Apprentissage pour le Traitement des Données de Grande Dimension Cosme Louart, Romain Couillet, Mohamed Tamaazousti. p. 373-376 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Nous proposons dans cet article une approche innovante de l'analyse des données réalistes en grande dimension en partant d'hypothèses issues de la théorie de la concentration de la mesure. Ce formalisme autorise des raccourcis efficaces dans l'analyse théorique d'outils au coeur des méthodes de traitement des données et de l'apprentissage en grande dimension. Nous l'illustrons ici à travers l'analyse théorique des performances d'un réseau de neurones aléatoire.

293. Classification Adaptative des attaques IEMI et protocolaires sur lesr ́eseaux de communication IEEE 802.11 Jonathan Villain, Virginie Deniau, Fleury Anthony, Eric Simon, Christophe Gransart. p. 377-380 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans ce travail, nous avons évalué les performances d'un algorithme de classification adaptative et en ligne (SAKM auto-adaptatif Kernel Machine) pour la reconnaissance automatique et en ligne d'attaques sur des communications Wi-Fi (protocole 802.11n). Les résultats présentés ici font partie d'un projet plus vaste portant sur la surveillance du système sans fil. Les ondes radio sont faciles à écouter. En raison de l'évolution rapide des attaques disponibles, l'utilisation de l'algorithme d'apprentissage ne peut pas couvrir toutes les configurations. Le clustering en ligne construit des modèles évolutifs sans connaissance des différents cas à différencier. Il est donc bien adapté à ce type de problématique. Basé sur les méthodes de noyau SVM, l’algorithme SAKM utilise une procédure d’apprentissage adaptatif rapide pour prendre en compte les variations dans le temps.

294. Uniqueness of Tensor Train Decomposition with Linear Dependencies Yassine Zniyed, Sebastian Miron, Remy Boyer, David Brie. p. 381-384 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Avec l'accroissement des moyens d'acquisition et de mesures, les données d'intérêt sont par essence de nature multidimensionnelle. Ceci peut s'interpréter comme un accroissement de la dimension/ordre des modèles tensoriels associés. Il y a donc là un besoin crucial d'avoir à notre disposition des représentations équivalentes d'un tenseur d'ordre élevé en un graphe de tenseurs d'ordre réduit. Dans ce travail nous considérons un graphe de type "train", c'est-à-dire, qu'un tenseur d'ordre Q sera représenté par un train de tenseur (TT) composé de Q-2 coeurs tensoriels d'ordre 3 et deux coeurs matriciels. Dans ce cadre, il a été démontré qu'un modèle CPD/PARAFAC de rang canonique R peut être toujours représenté de manière exacte par un modèle TT dont les coeurs sont eux-même CPD/PARAFAC de rang canonique R. Ce modèle est nommé TT-CPD. Nous généralisons cette équivalence au modèle PARALIND afin de prendre en compte des potentielles dépendances linéaires dans les facteurs. Nous donnons et discutons ici les conditions d'unicité dans le cas du modèle TT-PARALIND.

295. Apprentissage de dictionnaire faiblement cohérent par programmation quadratique mixte Yuan Liu, Stephane Canu, Paul Honeine, Su Ruan. p. 385-388 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

L’apprentissage de dictionnaire a permis des avancées considérables en représentations parcimonieuses. Il a été investi avec succès dans un large spectre d’applications en traitement du signal et des images, ainsi qu’en vision et reconnaissance des formes. Plusieurs études théoriques ont montré la pertinence de construire un dictionnaire à faible cohérence, c’est à dire faible corrélation entre ses éléments. Le problème d’optimisation associé est non convexe et non différentiable. Les méthodes qui s’y attaquent reposent sur la relaxation du problème, par exemple en ajoutant une étape de décorrélation à chaque itération. Dans cet article, nous proposons une méthode qui résout le problème avec les contraintes explicites. Pour cela, le sous-problème de codage parcimonieux est traité selon deux stratégies, par algorithme proximal ou par programme quadratique mixte en nombres entiers (MIQP). L’estimation du dictionnaire sous contraintes est abordée en combinant la méthode du lagrangien augmenté (ADMM) et la méthode Extended Proximal Alternating Linearized Minimization (EPALM), adaptée à des familles de problèmes non convexes. L’efficacité de la méthode MIQP+EPALM est démontrée en reconstruction d’image

296. Représentation Parcimonieuse Pondérée pour la Détection d'Anomalies dans des Signaux Multivariés Barbara Pilastre, Loïc Boussouf, Stephane D, Jean-yves Tourneret. p. 389-392 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article présente un modèle de représentation parcimonieuse pondérée pour la détection d'anomalies dans des signaux de télémesure satellite multivariés. La méthode proposée est une extension de l'état de l'art par son adaptation au cadre multivarié et l'intégration d'informations externes par l'intermédiaire d'une pondération appropriée permettant d'améliorer les performances de détection.

297. Analyse parcimonieuse pour la poursuite de systèmes nuageux Jean-baptiste Courbot, Vincent Duval, Bernard Legras. p. 393-396 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Dans cet article, nous étudions la poursuite d'objets déformables dans des séquences temporelles d'images. L'objectif est l'analyse des systèmes nuageux dans des images satellites. Nous proposons d'utiliser un algorithme récent d'analyse parcimonieuse hors-grille pour l'analyse d'une image seule, qui nous sert de première brique algorithmique. Nous présentons ensuite une méthode qui permet, en outre, de gérer les éléments spécifiques à la poursuite : objets qui apparaissent ou disparaissent, fusion, et séparation. Nous montrons enfin que nos résultats numériques corroborent ceux des méthodes de l'état de l'art, tout en fournissant davantage d'informations sur les systèmes nuageux observés.

298. Estimation de canal basée sur le filtre de Kalman pour communications Mobile-Mobile incluant des relais mobiles Ali houssam El husseini, Laurent Ros, Eric Simon. p. 397-400 Accès libre Résumé Télécharger l'article au format pdf Exporter la citation au format bibTeX

Résumé

Cet article traite de l’estimation de canal dans les communications de mobile à mobile, pouvant inclure des relais mobiles en amplification Amplify and Forward (A&F), en supposant un environnement de diffusion bidimensionnel. Le filtre de Kalman basé sur un modèle autorégressif du second ordre (AR(2)) est utilisé pour estimer le gain complexe (GC) du canal multi-bond global. Les paramètres du modèle AR(2) peuvent être ajustés à l’aide d’un critère classique de corrélation. Alternativement, un critère de minimisation de la variance asymptotique permet une forte amélioration de la performance, bien que l'étude analytique correspondante soit encore absente dans la littérature, ce qui est l'objet de cet article. Nous établissons les formules de réglage optimal des paramètres AR(2) et de performance en erreur quadratique moyenne (EQM) en fonction de l'état du canal global entre la source la destination (étalement Doppler et rapport signal sur bruit (RSB)).