Détection automatisée de variations critiques dans des séries temporelles d'images par algorithmes non-supervisées de Kohonen
Langue Anglais
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Auteur : Wandeto, John Mwangi
Date de soutenance : 14-09-2018
Directeur(s) de thèse : Dresp, Birgitta - Nyongesa, Henry Okola
Président : Rosin, Paul L.
Rapporteur(s) : Rosin, Paul L. - Allena, Rachele
Membre(s) du jury : Ragot, José - George, Daniel
Établissement de soutenance : Strasbourg - Dedan Kimathi University of Technology
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Discipline : Informatique
Classification : Informatique
Mots-clés libres : Détection des changements, Self-organizing map, Quantization error, Images de séries chronologiques, Prédiction des changements, Difficulté à détecter les changements
Mots-clés :
- Cartes auto-organisatrices
- Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)
- Techniques d'aide à la décision
- Images de télédétection
- Imagerie médicale
Résumé : Une nouvelle approche du traitement de l'image, appelée SOM-QE, qui exploite quantization error (QE) des self-organizing maps (SOM) est proposée dans cette thèse. Les SOM produisent des représentations discrètes de faible dimension des données d'entrée de haute dimension. QE est déterminée à partir des résultats du processus d'apprentissage non supervisé du SOM et des données d'entrée. SOM-QE d'une série chronologique d'images peut être utilisé comme indicateur de changements dans la série chronologique. Pour configurer SOM, on détermine la taille de la carte, la distance du voisinage, le rythme d'apprentissage et le nombre d'itérations dans le processus d'apprentissage. La combinaison de ces paramètres, qui donne la valeur la plus faible de QE, est considérée comme le jeu de paramètres optimal et est utilisée pour transformer l'ensemble de données. C'est l'utilisation de l'assouplissement quantitatif. La nouveauté de la technique SOM-QE est quadruple : d'abord dans l'usage. SOM-QE utilise un SOM pour déterminer la QE de différentes images - typiquement, dans un ensemble de données de séries temporelles - contrairement à l'utilisation traditionnelle où différents SOMs sont appliqués sur un ensemble de données. Deuxièmement, la valeur SOM-QE est introduite pour mesurer l'uniformité de l'image. Troisièmement, la valeur SOM-QE devient une étiquette spéciale et unique pour l'image dans l'ensemble de données et quatrièmement, cette étiquette est utilisée pour suivre les changements qui se produisent dans les images suivantes de la même scène. Ainsi, SOM-QE fournit une mesure des variations à l'intérieur de l'image à une instance dans le temps, et lorsqu'il est comparé aux valeurs des images subséquentes de la même scène, il révèle une visualisation transitoire des changements dans la scène à l'étude. Dans cette recherche, l'approche a été appliquée à l'imagerie artificielle, médicale et géographique pour démontrer sa performance. Les scientifiques et les ingénieurs s'intéressent aux changements qui se produisent dans les scènes géographiques d'intérêt, comme la construction de nouveaux bâtiments dans une ville ou le recul des lésions dans les images médicales. La technique SOM-QE offre un nouveau moyen de détection automatique de la croissance dans les espaces urbains ou de la progression des maladies, fournissant des informations opportunes pour une planification ou un traitement approprié. Dans ce travail, il est démontré que SOM-QE peut capturer de très petits changements dans les images. Les résultats confirment également qu'il est rapide et moins coûteux de faire la distinction entre le contenu modifié et le contenu inchangé dans les grands ensembles de données d'images. La corrélation de Pearson a confirmé qu'il y avait des corrélations statistiquement significatives entre les valeurs SOM-QE et les données réelles de vérité de terrain. Sur le plan de l'évaluation, cette technique a donné de meilleurs résultats que les autres approches existantes. Ce travail est important car il introduit une nouvelle façon d'envisager la détection rapide et automatique des changements, même lorsqu'il s'agit de petits changements locaux dans les images. Il introduit également une nouvelle méthode de détermination de QE, et les données qu'il génère peuvent être utilisées pour prédire les changements dans un ensemble de données de séries chronologiques.
Type de contenu : Text
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018STRAD025
Type de ressource : Thèse
