Des romans policiers à offrir ? Faites le plein de bonnes idées !
Cette thèse explore deux axes de recherche pour l'analyse non-supervisée d'Images HyperSpectrales (HSIs). Sous l'hypothèse du modèle de mélange linéaire de spectres, nous abordons d'abord la problématique du démixage par Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF). D'une part, nous proposons de régulariser le problème en intégrant de l'information a priori spectrale et spatiale judicieuse, spécifique aux HSIs. D'autre part, nous proposons un estimateur du pas optimal pour la descente de gradient projeté. Nous montrons ainsi que, correctement régularisée, la NMF est un outil pertinent pour le démixage d'HSIs. Puis, nous explorons la problématique de la détection d'anomalies. Nous proposons un algorithme de Poursuite de Composantes Anormales (PCA), basé simultanément sur la poursuite de projections et sur un modèle probabiliste avec test d'hypothèses statistiques. Ainsi, la PCA détecte les anomalies à taux de fausse alarme constant et les discrimine en classes spectralement homogènes.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Des romans policiers à offrir ? Faites le plein de bonnes idées !
Nostalgique, nomade ou plutôt romantique ? Trouvez le livre de la rentrée qui vous correspond !
Nouveaux talents, nouveaux horizons littéraires !
Des romans, livres de recettes et BD pour se régaler en famille !