Classification d’objets au moyen de machines à vecteurs supports dans les images de sonar de haute résolution du fond marin

Object classification using support vector machines in high resolution sonar seabed imagery

• Auteur / Autrice : Denis Rousselle
• Direction : Stéphane Canu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/11/2016
• Etablissement(s) : Rouen, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de mathématiques de l'INSA Rouen Normandie (Saint Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 1987-....)
• Partenaire(s) de recherche : : Normandie Université (2015-....)
• Jury : Président / Présidente : Gilles Gasso
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Canu, Gilles Gasso, Fabrice Heitz, Michèle Rombaut, Myriam Chabah, Benoît Zerr
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Fabrice Heitz, Michèle Rombaut

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie acoustique

Engins explosifs -- Détection

Reconnaissance optique des formes (informatique)

Transport optimal de mesure

Sonar

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Apprentissage automatique

Machines à vecteurs de support

Classification

Mines sous-marines (explosifs militaires)

Mots clés libres

Guerre des mines

Classification d’images

Adaptation de domaine semi-supervisée.

Mine warfare

Images classification

Supervised learning

Optimal transport

Semi-supervised domain adaptation

Résumé

Cette thèse a pour objectif d'améliorer la classification d'objets sous-marins dans des images sonar haute résolution. En particulier, il s'agit de distinguer les mines des objets inoffensifs parmi une collection d'objets ressemblant à des mines. Nos recherches ont été dirigées par deux contraintes classiques en guerre de la mine : d'une part, le manque de données et d'autre part, le besoin de lisibilité des décisions. Nous avons donc constitué une base de données la plus représentative possible et simulé des objets dans le but de la compléter. Le manque d'exemples nous a mené à utiliser une représentation compacte, issue de la reconnaissance de visages : les Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). Dans la même optique, nous avons dérivé une méthode d'adaptation de domaine semi-supervisée, basée sur le transport optimal, qui peut être facilement interprétable. Enfin, nous avons développé un nouvel algorithme de classification : les Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) qui sont à la fois adaptés à des petits jeux de données mais dont la décision est également aisément analysable

This thesis aims to improve the classification of underwater objects in high resolution sonar images. Especially, we seek to make the distinction between mines and harmless objects from a collection of mine-like objects. Our research was led by two classical constraints of the mine warfare : firstly, the lack of data and secondly, the need for readability of the classification. In this context, we built a database as much representative as possible and simulated objects in order to complete it. The lack of examples led us to use a compact representation, originally used by the face recognition community : the Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). To the same end, we derived a method of semi-supervised domain adaptation, based on optimal transport, that can be easily interpreted. Finally, we developed a new classification algorithm : the Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) which is suitable for small datasets and with an easily interpretable decision function