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Contrôle des erreurs pour la détection d'événements rares et faibles dans des champs de données massifs
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Meillier, Celine Chatelain, Florent Michel, Olivier Ayasso, Hacheme |
| Copyright Year | 2015 |
| Abstract | Nous nous interessons a la detection d'evenements rares et de faible intensite dans des donnees massives bruitees. Les approches par tests multiples d'hypotheses peuvent etre utilisees pour extraire une liste d'echantillons susceptibles de contenir de l'information tout en controlant un critere d'erreurs de detection global. Dans la litterature, la plupart de ces approches ne sont valides que pour des tests independants, ou sous des hypotheses particulieres de dependance. Nous nous proposons de montrer, en etendant les travaux de Benjamini et Yekutieli [1], que sous certaines hypotheses, il est cependant possible d'appliquer la procedure de controle du taux de fausses decouverte (FDR) de Benjamini-Hochberg [2] sur une statistique de filtrage adapte tres utilisee en traitement du signal et des images. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01198721/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |