Classification spectrale semi-supervisée : Application à la supervision de l'écosystème marin

Constrained spectral clustering : Application to the monitoring of the marine ecosystem

• Auteur / Autrice : Guillaume Wacquet
• Direction : Denis Hamad
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 08/12/2011
• Etablissement(s) : Littoral
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) - Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC
• Partenaire(s) de recherche : Organisation intergouvernementale : Fonds européen de développement régional
• Jury : Président / Présidente : Sylvie Thiria
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvie Thiria, Gérard Govaert, Luis Felipe Artigas Pereira, Émilie Poisson
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Stéphane Canu, Fadi Dornaika

Mots clés

Mots clés contrôlés

Écologie marine

Surveillance

Phytoplancton marin

Logiciels -- Vérification

Traitement du signal

Classification automatique

Mots clés libres

Classification spectrale

Contraintes de comparaison

Réduction de la dimension

Phytoplancton

Ecosystème marin

Spectral clustering

Pairwise Constraints

Dimensionality reduction

Phytoplankton

Marine ecosystem

Résumé

Dans les systèmes d'aide à la décision, sont généralement à disposition des données numériques abondantes et éventuellement certaines connaissances contextuelles qualitatives, disponibles a priori ou fournies a posteriori par retour d'expérience. Les performances des approches de classification, en particulier spectrale, dépendent de l'intégration de ces connaissances dans leur conception. Les algorithmes de classification spectrale permettent de traiter la classification sous l'angle de coupes de graphe. Ils classent les données dans l'espace des vecteurs propres de la matrice Laplacienne du graphe. Cet espace est censé mieux révéler la présence de groupements naturels linéairement séparables. Dans ce travail, nous nous intéressons aux algorithmes intégrant des connaissances type contraintes de comparaison. L'espace spectral doit, dans ce cas, révéler la structuration en classes tout en respectant, autant que possible, les contraintes de comparaison. Nous présentons un état de l'art des approches spectrales semi-supervisées contraintes. Nous proposons un nouvel algorithme qui permet de générer un sous-espace de projection par optimisation d'un critère de multi-coupes normalisé avec ajustement des coefficients de pénalité dus aux contraintes. Les performances de l'algorithme sont mises en évidence sur différentes bases de données par comparaison à d'autres algorithmes de la littérature. Dans le cadre de la surveillance de l'écosystème marin, nous avons développé un système de classification automatique de cellules phytoplanctoniques, analysées par cytométrie en flux. Pour cela, nous avons proposé de mesurer les similarités entre cellules par comparaison élastique entre leurs signaux profils caractéristiques.

In the decision support systems, often, there a huge digital data and possibly some contextual knowledge available a priori or provided a posteriori by feedback. The performances of classification approaches, particularly spectral ones, depend on the integration of the domain knowledge in their design. Spectral classification algorithms address the problem of classification in terms of graph cuts. They classify the data in the eigenspace of the graph Laplacian matrix. The generated eigenspace may better reveal the presence of linearly separable data clusters. In this work, we are particularly interested in algorithms integrating pairwise constraints : constrained spectral clustering. The eigenspace may reveal the data structure while respecting the constraints. We present a state of the art approaches to constrained spectral clustering. We propose a new algorithm, which generates a subspace projection, by optimizing a criterion integrating both normalized multicut and penalties due to the constraints. The performances of the algorithms are demonstrated on different databases in comparison to other algorithms in the literature. As part of monitoring of the marine ecosystem, we developed a phytoplankton classification system, based on flow cytometric analysis. for this purpose, we proposed to characterize the phytoplanktonic cells by similarity measures using elastic comparison between their cytogram signals.