Olivier Strauss
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Extension signée de la domination des noyaux maxitifs.
Auteurs : Olivier Strauss, Agnès RicoLes noyaux de convolutions sont des outils indispensables en traitement du signal. Ils permettent de modéliser le comportement d'un capteur, de définir les propriétés d'un filtre, de transformer une opération continue en opération discrète, etc. Une des difficultés est cependant d'identifier quel noyau utiliser pour quelle application. Dans des articles précédents, nous nous sommes appuyés sur une analogie simple entre noyaux de convolution positifs et distributions de probabilités pour définir la notion de noyau maxitif. Un noyau maxitif permet de représenter un ensemble convexe de noyaux de convolutions positifs, c'est à dire une information imprécise sur le noyau à utiliser. Cependant, dans de nombreuses applications, comme par exemple le filtrage, on peut être amené à utiliser des noyaux de convolutions signés. Nous proposons, dans cet article, d'étendre la notion de domination des noyaux maxitifs aux noyaux de convolution signés, ce qui va nous mener dans la contrée controversée des fonctions d'ensembles signées donc non-monotones.
LFA 2018 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Luc Jaulin, Matthias C. M. Troffaes, Véronique Cherfaoui, Olivier Pivert, Henri Prade, Grégory Smits, Pierre Nerzic, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot, Laurent Foulloy, Lamia Berrah , Vincent Clivillé, Christophe Marsala, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Arnaud Castelltort, Sarra Saied, Zied Elouedi, Siwar Jendoubi, Didier Coquin, Reda Boukezzoula, Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala, Grégory Smits, Olivier Pivert, Toan Ngoc Duong, Yonatan-Carlos Carranza-Alarcon, Sébastien Destercke, Sébastien Ramel, Frédéric Pichon, François Delmotte, Emmanuel Ramasso, Vincent Placet, Nadia Ben Abdallah, Anne-Laure Jousselme, Frédéric Pichon, Didier Dubois, Francis Faux, Henri Prade, Agnès Rico, Constance Thierry, Jean-Christophe Dubois, Yolande le Gall, Arnaud Martin, Malika Ben Khalifa, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Dhouha Kharrat, Hamdi Gassara, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Sofiane Bououden, Mohammed Chadli, Ilyes Boulkaibet, Thierry Marie Guerra, Mathias Blandeau, Miguel Bernal, Salama Makni, Maha Bouattour, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Thi Van Anh Nguyen, Anh Tu Nguyen, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Cung Le, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Jérôme Bosche, Laurent Foulloy, Gilles Mauris, Arij Azzabi, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Meriem Trabelsi, Farid Aiche, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Agnès Rico, Rédina Berkachy, Laurent Donzé, Safia Laaziz, Younes Zeboudj, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Didier Dubois, Hélène Fargier, Agnès Rico, Sébastien Destercke, Véronique Cherfaoui, Mylène Masson, Hafida Mouhagir, Sarah Fakih, Cécile L'Héritier, Abdelhak Imoussaten, Sébastien Harispe, Gilles Dusserre, Benoit Roig
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue, traitement données
Référence : 167731
Quel est le degré de concordance entre un point et un intervalle ?
Auteurs : Olivier Strauss, Inés Couso, Julien PérolatTraditionnellement, pour comparer deux méthodes d'estimation, on utilise des données référencées, et on essaye de mesurer à quel point telle estimation est meilleure que telle autre via sa distance à la référence. Si on voulait comparer les performances d'une méthode précise à celle d'une méthode imprécise, il faudrait utiliser une extension de la distance qui ne soit ni biaisée (toujours en faveur d'un type de méthode), ni dépendante d'un paramètre. De plus une telle méthode devrait utiliser l'information additionnelle apportée par l'imprécision de l'estimation intervalliste. Un tel outil n'existant pas dans la littérature, nous proposons, sous le nom de concordance Pérolat, la construction d'une extension de la distance L1 ayant de grande chance de correspondre aux attentes énoncées ci-dessus.
LFA 2017 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Susana Vieira, Susana Vieira, Carl Frélicot, Frédéric Pichon, Nathalie Hélal, David Mercier, Daniel Porumbel, Éric Lefevre, Sébastien Destercke, Didier Dubois, Henri Prade, Francis Faux, Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Pauline Minary, Benjamin Droit, Safa Ben Ayed, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Anne Laurent, Arnaud Castelltort, Grégory Smits, Olivier Pivert, Pierre Nerzic, Besma Khalfi, Cyril De Runz, Cyril De Runz, Christophe Marsala, François Meunier, Laurent Castanié, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Akram Hacini, Rabah Mazouzi, Herman Akdag, Jean-Philippe Poli, Arnaud Grivet Sébert, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Jimmy Devillet, Guillaume Petiot, Miguel Couceiro, Pierre Mercuriali, Romain Péchoux, Diadé Sow, Abdelhak Imoussaten, Pierre Couturier, Jacky Montmain, Miguel Couceiro, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Zsofia Lendek, Reinaldo Palhares, Mohammed Chadli, Souad Rabah, Hervé Coppier, Mathias Blandeau, Thierry-Marie Guerra, Philippe Pudlo, François Gabrielli, Victor Estrada-Manzo, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Roger Ceschi, Abdelmadjid Cherifi, Kevin Guelton, Laurent Arcese, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Amel Ferjani, Sébastien Lefort, Marie-Jeanne Lesot, Elisabetta Zibetti, Charles Tijus, Marcin Detyniecki, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Olivier Strauss, Inés Couso, Julien Pérolat, Gilles Mauris, Charles Lesniewska-Choquet, Abdourrahmane Atto, Abdourrahmane Atto
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue, traitement données
Référence : 156629
La transformation floue imprécise : une façon de gérer les aspects discret-continu en traitement numérique
Auteur : Olivier StraussDans cet article, nous nous interrogeons sur la différence entre la transformation floue et les techniques de traitement du signal classiques permettant de transférer, dans le domaine discret, un problème défini dans le domaine continu. Nous proposons d'utiliser la représentation de l'échantillonnage par noyaux maxitifs pour justifier de l'utilisation de la théorie des sousensembles flous dans ce contexte. This article proposes a constructive comparison between the so-called fuzzy transform and the classical signal processing method that allows to handle continuous problems with discrete operations. We introduce an imprecise fuzzy transform based on a maxitive kernel based approach.
LFA 2010
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Umberto Straccia, Sylvie Galichet, Patrick Bosc, Olivier Pivert, Nouredine Tamani, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Hélène Jaudoin, Olivier Pivert, Malik Manceur, Najib Essounbouli, Abdelaziz Hamzaoui, Hichem Kerkeni, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Sinda Aloui, Olivier Pagès, Ahmed El Hajjaji, Abdessattar Chaari, Yassine Koubaa, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Mohamed Afroun, Thierry-Marie Guerra, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Maha Bouattour, Mohammed Chadli, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Abdelhak Imoussaten, Jacky Montmain, Agnès Rico, Fabien Rico, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Henri Prade, Steven Schockaert, Patrice Buche, Brigitte Charnomordic, Sébastien Destercke, Zainab Assaghir, Mehdi Kaytoue, Amedeo Napoli, Henri Prade, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Anne Laurent, Pascal Poncelet, Marie-Hélène Masson, Li Qiang, Thierry Denoeux, Sarra Ben Hariz, Zied Elouedi, Nicolas Labroche, Lavinia Darlea, Lionel Valet, Sylvie Galichet, Cristina Croitoru, Christophe Marsala, Bernadette Bouchon-Meunier , Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Patrice Loisel, Romain Quéré, Hoel Le Capitaine, Carl Frélicot, Noël Fraisseix, Farid Aiche, Didier Dubois, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Jean-François Crouzet, Anthony Fiche, Arnaud Martin, Jean-Christophe Cexus, Ali Khenchaf, Pascal Djiknavorian, Arnaud Martin, Dominic Grenier, Pierre Valin, Pierre-Emmanuel Doré, Arnaud Martin, David Mercier, Zied Elouedi, Éric Lefevre
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Référence : 95228
Détection robuste de mouvement par histogrammes quasi-continus
Auteurs : Olivier Strauss, Désiré Dro Sidibe, William PuechDans cet article, nous proposons d'utiliser la représentation d'une distribution d'observations par histogrammes quasi-continus pour réaliser une détection temps réel de mouvements dans une séquence d'images. Nous comparons les résultats de cette détection à deux méthodes de référence de la littérature. This paper presents a new method for real time motion detection in a video sequence. This method uses the quasi-continous histogram technique to represent the density of the background. This method is compared to two other very competitive methods of the litterature.
LFA 2012
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Inés Couso, Anne Laurent, Éric Benoit, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Mouna Boughamsa, Messaoud Ramdani, Nicole El Zoghby, Véronique Cherfaoui, Bertrand Ducourthial, Thierry Denoeux, Mira Bou Farah, David Mercier, Éric Lefevre, François Delmotte, Nadia Ben Abdallah, Nassima Mouhous Voyneau, Thierry Denoeux, David Mercier, Éric Lefevre, Rémus Pusca, Cristian Demian, Raphael Romary, Olivier Pivert, Grégory Smits, Hélène Jaudoin, Allel Hadjali, Didier Dubois, Hélène Fargier, Dominique Guyonnet, Katia Abbaci, Allel Hadjali, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Matthieu Puyo, Nadine Matton, Stéphane Vautier, Didier Dubois, Henri Prade, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Ismahane Zeddigha, Gilles Mauris, Leila Amgoud, Henri Prade, Farid Aiche, Didier Dubois, Afef Denguir, François Trousset, Jacky Montmain, Samia Boulkrinat, Allel Hadjali, Aïcha Mokhtari, Sawsan Kanj, Fahed Abdallah, Thierry Denoeux, Olivier Strauss, Désiré Dro Sidibe, William Puech, Samir Hachour, François Delmotte, Éric Lefevre, David Mercier, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Nicolas Sicard, Anne Laurent, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Reda Boukezzoula, Moheb Elmasry, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Nicolas Sutton-Charani, Sébastien Destercke, Thierry Denoeux, Mehena Loudahi, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Olivier Colot, Felipe Aguirre, Sébastien Destercke, Mohamed Sallak, Walter Schon
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données
Référence : 104723
Un surechantillonnage robuste par inversion la transformation floue nonadditive
Auteurs : Olivier Strauss, Farès Graba, Frédéric CombyLa transformation floue peut être interprétée comme la modélisation d'un processus d'acquisition dont la réponse impulsionnelle serait connue de façon imprécise. On appelle cette réinterprétation la transformation floue non-additive. La plupart des techniques de sur-échantillonnage nécessitent une connaissance précise de la réponse impulsionnelle du capteur utilisé. Généralement cette connaissance est partielle ou imprécise. On dit qu'on est dans un schémas semiaveugle ou myope. Dans cet article, nous proposons de modéliser le processus d'acquisition du signal basse résolution par une transform ée floue imprécise et d'inverser cette représentation pour obtenir une reconstruction imprécise d'un signal haute résolution à partir d'un signal basse résolution. Les expérimentations, dont nous présentons les résultats dans cet article, mettent en valeur la robustesse de cette technique, en comparaison des techniques classiques, lorsque la connaissance du capteur est partielle. The fuzzy transform can be reinterpreted as a sampling process with an ill-known sampling kernel (or point spread function). This reinterpretation leads to an interval-valued direct fuzzy transform : the non-additive fuzzy transform. Most upsampling techniques requires a accurate modeling of the sensor. However, this modeling is usually rather approximate, leading to artefacted reconstructions, when using classical techniques. In this paper, we consider using a new interval-valued inversion process within non-additive fuzzy transform framework to upsample a signal, i.e. reconstruct a high resolution signal with a low resolution signal, in a semi-blind context. As illustrated in the experimental part of the paper, the main advantage of using this method, compared to previous techniques, is its inherent robustness with respect to modeling of the sampling process.
LFA 2014
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Bernard Fustier, Trevor Martin, Serge Boverie, Paul-Antoine Bisgambiglia, Dominique Urbani, Éric Innocenti, Mohammed Boumediene, Jean-Philippe Lauffenburger, Jérémie Daniel, Christophe Cudel, Liviu-Cristian Duţu, Gilles Mauris, Philippe Bolon, Stéphanie Dabic, Jean-Marc Tissot, Jérôme Dutozia, Karine Emsellem, Christine Voiron-Canicio, Olivier Pivert, Grégory Smits, Aurélien Moreau, Hélène Jaudoin, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Allel Hadjali, Pierre Nerzic, Grégory Smits, Olivier Pivert, Nahla Ben Amor, Fatma Essghaier, Hélène Fargier, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Zied Elouedi, Rim Hentech, Henri Prade, Tomáš Kroupa, Bruno Teheux, Gilles Moyse, Marie-Jeanne Lesot, Bernadette Bouchon-Meunier , Grégory Smits, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot, Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Zied Elouedi, Benjamin Quost, Gen Yang, Sébastien Destercke, Marie-Hélène Masson, Isabelle Bloch, Jamal Atif, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Olivier Strauss, Farès Graba, Frédéric Comby, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Abdelmadjid Cherifi, Laurent Arcese, Kevin Guelton, Victor Estrada-Manzo, Zsofia Lendek, Thierry Marie Guerra, Raymundo Márquez, V. Campos, Thierry Marie Guerra, R. Palhares, Alexandre Kruszewski, Miguel Bernal, AnhTu Nguyen, Antoine Dequidt, Jimmy Lauber, Stefan Janaqi, Sébastien Harispe, Jacky Montmain, Sylvie Ranwez, Safia Bal-Bourai, Aïcha Mokhtari, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Salem Benferhat, Karim Tabia, Zied Bouraoui, Saïd Jabbour, Yue Ma, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Oumaima Boussarsar, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Matteo Caglioni, Didier Dubois, Giovanni Fusco
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données, Logique floue
Référence : 115621
Variante imprécise de la corrélation de rang de kendall appliquée au cas de données quantifiées
Auteurs : Hugo Saulnier, Inés Couso, Olivier StraussLa corrélation de rang de Kendall, aussi appelée coefficient de Kendall ou plus simplement τ, est une méthode efficace et robuste pour évaluer l'existence d'une relation monotone entre deux quantités. Toutefois si on l'applique à des données quantifiées, l'abondance d'égalités dans les données peut amener à des interprétations hasardeuses. Dans cet article nous proposons d'utiliser un τ imprécis, c'est à dire défini comme l'intervalle contenant toutes les valeurs de τ calculées sur l'ensemble des valeurs possibles avant quantification. Une preuve de l'exactitude des bornes sera proposée, ainsi qu'une illustration expérimentale.
LFA 2015
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Anne-Laure Jousselme, Didier Dubois, Henri Prade, Michel Grabish, Grégory Smits, Olivier Pivert, Olivier Pivert, Grégory Smits, Ludovic Liétard, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Abdelmadjid Cherifi, Kevin Guelton, Laurent Arcese, Amal Ben Rjad, Mouloud Kharoune, Zoltan Miklos, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sébastien Harispe, Abdelhak Imoussaten, François Trousset, Jacky Montmain, Faten Elarbi, Tassadit Bouadi, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sabrine Mallek, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Saïd Jabbour, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Didier Dubois, Agnès Rico, Marc Pirlot, Henri Prade, Manel Ayadi, Nahla Ben Amor, Laurence Cornez, Alberto Donizetti, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet, Abdelwahab Naji, Mohamed Ramdani, Bruno Teheux, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Claudette Cayrol, Didier Dubois, Fayal Touazi, Miguel Couceiro, Quentin Brabant, Diadé Sow, Abdelhak Imoussaten, Pierre Couturier, Jacky Montmain, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Faial Bourahala, Farid Khaber, Mourad Oussalah, Naima Bouzera, Rémi Losero, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Paul-Antoine Bisgambiglia, Romain Franceschini, Damien Foures, Éric Innocenti, Nessrine El Hadj Salem, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Aymen Gammoudi, Aymen Gammoudi, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Salem Benferhat, Amélie Levray, Karim Tabia, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Amal Oudni, Mohamed Amine Boukhaled, Gauvain Bourgne, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Jamal Atif, Isabelle Bloch, Céline Hudelot, Hugo Saulnier, Inés Couso, Olivier Strauss
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : traitement données, IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue
Référence : 151038