Thèse soutenue

Apprentissage de représentation factorisée d'image pour découverte visuelle
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Théophile Dalens
Direction : Josef SivicMathieu Aubry
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 16/09/2019
Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : École normale supérieure (Paris ; 1985-....). Département d'informatique
établissement de préparation de la thèse : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
Jury : Président / Présidente : Valérie Gouet-Brunet
Examinateurs / Examinatrices : Josef Sivic, Mathieu Aubry, Valérie Gouet-Brunet, Alexei A. Efros, Patrick Pérez
Rapporteurs / Rapporteuses : Alexei A. Efros, Patrick Pérez

Mots clés

FR  |  
EN

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

L'objectif de cette thèse est de développer des outils pour analyser les collections d'images temporelles afin d'identifier et de mettre en évidence les tendances visuelles à travers le temps. Cette thèse propose une approche pour l'analyse de données visuelles non appariées annotées avec le temps en générant à quoi auraient ressemblé les images si elles avaient été d'époques différentes. Pour isoler et transférer les variations d'apparence dépendantes du temps, nous introduisons un nouveau module bilinéaire de séparation de facteurs qui peut être entraîné. Nous analysons sa relation avec les représentations factorisées classiques et les auto-encodeurs basés sur la concaténation. Nous montrons que ce nouveau module présente des avantages par rapport à un module standard de concaténation lorsqu'il est utilisé dans une architecture de réseau de neurones convolutionnel encodeur-décodeur à goulot. Nous montrons également qu'il peut être inséré dans une architecture récente de traduction d'images à adversaire, permettant la transformation d'images à différentes périodes de temps cibles en utilisant un seul réseau.