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Revue I3 - Information Interaction Intelligence - Volume 8, n°2, 2008

Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Revue I3 - Information Interaction Intelligence - Volume 8, n°2, 2008

Revue I3 - Information Interaction Intelligence - Volume 8, n°2, 2008

Reconnaissance des formes et Intelligence Artificielle (RFIA) - Une revue en sciences du traitement de l'information - A Journal in Sciences of Information Engineering

- Collection Revue I3 : Information - Interaction - Intelligence

254 pages, parution le 25/02/2009

Résumé

Ce numéro spécial fait suite au congrès RFIA 2008, qui s'est tenu à Amiens en janvier 2008, et qui a rassemblé la communauté francophone de la reconnaissance des formes et de l'intelligence artificielle. Cette édition, la seizième, a été le témoin de l'époque charnière actuelle, où l'intelligence artificielle entame son deuxième cinquantenaire et où l'intersection entre les deux domaines s'est considérablement renforcée, en particulier sur les thèmes de l'apprentissage, de la fouille de données, des ontologies, ou encore de la vision robotique, dans lesquels la communauté francophone est particulièrement active.

Le succès de la conférence, la densité des discussions pendant et après les sessions, et les encouragements des éditeurs de la revue I3 nous ont conduits à proposer ce numéro spécial.

Les articles sélectionnés pour ce numéro, sur les recommandations du comité éditorial de RFIA 2008 et des relecteurs, sont des versions étoffées des articles publiés dans les actes de RFIA 2008. Ils ont été ensuite relus et corrigés selon la procédure classique de la revue. En particulier, chaque article retenu a reçu deux à trois avis positifs lors de cette phase d'arbitrage.

Les articles sélectionnés couvrent un spectre large, représentant une partie significative des thèmes des conférences RFIA.

Ainsi, l'article de Vincent Gay­ Bellile, Adrien Bartoli et Patrick Sayd porte sur le problème du recalage de surfaces déformables en présence d'auto­occultations et présente un cadre spécifique permettant de gérer ces dernières. L'idée principale consiste à forcer la fonction de déformation à se comprimer dans les régions auto­occultées.

L'article de Gilles Gasso, Karina Zapién et Stéphane Canu propose et évalue une nouvelle technique pour l'apprentissage semi­supervisé via un SVM parcimonieux ; cette technique s'appuie sur le calcul d'un chemin de régularisation et permet un calcul efficace.

L'article de Diane Larlus et Frédéric Jurie concerne la segmentation de catégories d'objets. Les auteurs proposent une approche qui s'appuie sur deux mécanismes : l'un fondé sur la détection d'objets par sac­demots qui produit une segmentation grossière des images et l'autre fondé sur un champ de Markov, pour produire des segmentations précises. Cette approche est validée sur plusieurs bases publiques de référence.

L'article de Stéphane Nicolas, Julien Dardenne, Thierry Paquet et Laurent Heutte porte sur l'analyse d'images par le biais de modèles markoviens génératifs et discriminants : les champs de Markov et les champs aléatoires conditionnels. Pour les champs conditionnels, l'article présente une mise en oeuvre en deux dimensions qui repose sur une approche de type combinaison de classifieurs discriminants.

L'article de Marie­Odile Cordier, Yannick Pencolé, Louise Travé­Massuyès et Thierry Vidal concerne la problématique "d'autoguérison" des Services Web, c'est­à­dire de diagnostic de l'occurrence de fautes et de réparation de leurs effets, tout cela de façon autonome. Les auteurs proposent une définition de l'autoguérison, fondée sur les concepts de diagnosticabilité et de réparabilité. Ils proposent aussi un algorithme de vérification de l'autoguérison et des stratégies pour aider les concepteurs à rendre leur système autoguérissant.

L'article de Frédéric Pennerath et Amedeo Napoli développe le modèle des motifs les plus informatifs pour la fouille de données et étudies ses propriétés. Un motif des plus informatifs est un motif qui maximise localement dans l'ordre des motifs une fonction de score satisfaisant certaines hypothèses. A titre d'exemple, le modèle est appliqué aux bases de réactions chimiques pour extraire les schémas de réactions les plus informatifs.

L'article d'Éric Grégoire, Bertrand Mazure et Cédric Piette concerne les réseaux de contraintes (CSP) et présente une nouvelle forme d'explication et de correction de l'incohérence d'un CSP. L'approche proposée repose sur le concept d'ensemble minimal de tuples insatisfaisables (MUST: Minimal Set of Unsatisfiable Tuples). La faisabilité et la viabilité de cette approche sont illustrées à travers de nombreux résultats expérimentaux.

L'article de Solen Quiniou et Éric Anquetil décrit un système complet de reconnaissance de phrases manuscrites en­ligne et met l'accent sur la détection d'erreurs potentielles sur les phrases issues d'une reconnaissance avec une approche au Maximum A Posteriori. Des expérimentations conduites sur une base de 425 phrases manuscrites écrites par 17 scripteurs ont mis en évidence une réduction relative du taux d'erreur sur les mots de 14,6 %.

L'article de Smaine Mazouzi, Zahia Guessoum et Fabien Michel présente une nouvelle méthode de segmentation d'images de profondeur contenant à la fois des objets polyédriques et des objets courbés. Cette méthode utilise la compétition d'agents pour l'alignement des lignes de contour afin de faire émerger une segmentation collective d'une image. Les résultats obtenus sur des images réelles montrent un fort potentiel pour une segmentation précise des images de profondeur.

Nous remercions les auteurs, qui ont cherché à montrer le meilleur de leurs travaux, les relecteurs, qui ont contribué à la qualité de ce numéro par leurs commentaires rigoureux et constructifs, et les éditeurs de la revue, dont nous avons apprécié l'enthousiasme et le soutien.

Nous espérons que les lecteurs apprécieront la lecture des articles de ce numéro et les trouveront stimulants pour leurs propres travaux de recherche.

L'auteur Collectif Cépaduès

Autres livres de Collectif Cépaduès

Sommaire

  • A tous : excellente lecture !
  • Recalage non ­rigide avec prise en compte des auto­occultations
  • Apprentissage semi supervisé via un SVM parcimonieux : calcul du chemin de régularisation
  • Segmentation de catégories d'objets par combinaison d'un modèle d'apparence et d'un champ de Markov
  • Utilisation de modèles markoviens 2D pour la segmentation d'images de documents
  • Caractérisation des systèmes autoguérissants : diagnostiquer ce que l'on peut réparer
  • La famille des motifs les plus informatifs. Application à l'extraction de graphes en chimie organique
  • MUST et couvertures de MUST pour l'explication et la réparation de CSP incohérents au niveau "tuples"
  • Détection et correction d'erreurs basée sur les probabilités a posteriori dans un système de reconnaissance de phrases manuscrites en ­ligne
  • Segmentation collective d'images à base d'objets polyédriques et courbés
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Caractéristiques techniques du livre "Revue I3 - Information Interaction Intelligence - Volume 8, n°2, 2008"

  PAPIER
Éditeur(s) Cépaduès
Auteur(s) Collectif Cépaduès
Collection Revue I3 : Information - Interaction - Intelligence
Parution 25/02/2009
Nb. de pages 254
Format 14,5 x 20,5
Couverture Broché
Poids 320g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782854288179
ISBN13 978-2-85428-817-9

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