SYRACO est un SYstème de Reconnaissance Automatisée des COccolithes, développé à son origine par Luc Beaufort et Denis Dollfus à partir de 1995 et plus récemment avec Yves Gally. L'utilité d'un tel système est de permettre aux spécialistes un gain de temps majeur dans l'acquisition et le traitement des données. Dans ce travail, le système a été amélioré techniquement et sa reconnaissance a été étendue aux nannofossiles calcaires du Cénozoïque. Ce système fait le tri entre les nannofossiles et les non-nannofossiles avec une efficacité respectivement estimée à 75% et 90 %. Il s'appuie sur une nouvelle base d'images de référence d'espèces datant de l'Eocène Supérieur aux espèces vivantes, ce qui représente des centaines d'espèces avec une forte variabilité morphologique. Il permet de réaliser une classification en 39 morphogroupes par la combinaison de réseaux de neurones artificiels avec des modèles statistiques. Les résultats sont présentés sous forme de comptages automatisés, de données morphométriques (taille, masse...) et de mosaïques d'images. Il peut ainsi être utilisé pour des analyses biostratigraphiques et paléocéanographiques. / SYRACO is an automated recognition system of coccoliths, originally developed since 1995 by Luc Beaufort and Denis Dollfus, and more recently with the help of Yves Gally. The main purpose of this system is for specialists to save time in the acquisition and treatment of data. By this recent work, the system has been technically improved and its ability of recognition has been extended to calcareous nannofossils of the Cenozoic Era. It sorts nannofossils and non-nannofossils with a reliability respectively estimated to 75% and 90%. It is based on a new reference images database of species from the Upper Eocene up to living species. This represents hundreds of species with a high morphological variability. It leads to the establishment of a classification arranged in 39 morphogroups, combining artificial neural networks to statistical models. The results are presented as automated counting, morphometrical data (size, mass...) and mosaics of images. Those results can be valuable in biostratigraphical and paleoceanographical analyses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014AIXM4318 |
| Date | 14 March 2014 |
| Creators | Barbarin, Nicolas |
| Contributors | Aix-Marseille, Beaufort, Luc |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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