Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Contributions à la description de signaux, d'images et de volumes par l'approche probabiliste et statistique
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Alata, Olivier |
| Copyright Year | 2010 |
| Abstract | Les elements principaux apparaissant dans ce document de synthese sont les suivants : - La mise en exergue de la pertinence du critere d'information $\phi_\beta$ qui offre la possibilite d'etre ``regle'' par apprentissage de $\beta$ et cela quelque soit le probleme de selection de modeles pour lequel il est possible d'ecrire un critere d'information, possibilite qui a ete illustree dans divers contextes applicatifs (supports de prediction lineaire et dimension du modele utilise pour les cinetiques de $\dot VO_2$). - Une methode d'estimation d'histogrammes pour decrire de maniere non-parame-trique la distribution d'echantillons et son utilisation en reconnaissance de lois supervisee dans un contexte de canaux de transmission. \item Une methode dite ``comparative descendante'' permettant de trouver la meilleure combinaison des parametres pour decrire les donnees etudiees sans avoir a tester toutes les combinaisons, illustree sur l'obtention de supports de prediction lineaire 1-d et 2-d. - La mise en place de strategies de choix de modeles par rapport a des contextes varies comme l'imagerie TEP et les lois de melange de Gauss et de Poisson ou les espaces couleur et les lois de melange gaussiennes multidimensionnelles. - L'exploration des modeles de prediction lineaire vectorielle complexe sur les images representees dans des espaces couleur separant l'intensite lumineuse de la partie chromatique et l'usage qui peut en etre fait en caracterisation de textures afin de les classifier ou de segmenter les images texturees couleur. \item Des apports en segmentation : optimisation d'une methode de segmentation non-supervisee d'images texturees en niveaux de gris ; une nouvelle methode supervisee de segmentation d'images texturees couleur exploitant les espaces couleur psychovisuels et les erreurs de prediction lineaire vectorielle complexe ; prise en compte dans des distributions de Gibbs d'informations geometriques et topologiques sur le champ des regions afin de realiser de la segmentation 3-d ``haut-niveau'' exploitant le formalisme des processus ponctuels. - L'illustration des methodes MCMC dans des contextes divers comme l'estimation de parametres, l'obtention de segmentations 2-d ou 3-d ou la simulation de processus. Et beaucoup d'autres elements se reveleront a sa lecture ... |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00573224/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
