L'assimilation du contenu informatif à la complexité de calcul a plus de 50 ans, mais une manière d'exploiter pratiquement cette idée est venue plus récemment, avec la définition de mesures de similarité basées sur la compression des données, qui permettent d'estimer la quantité d'information partagée entre deux objets. Ces techniques sont effectivement utilisées dans des applications sur divers types de données avec une approche universelle et pratiquement sans paramètres. Toutefois, les difficultés de les appliquer à des grands ensembles de données ont été rarement abordées. Cette thèse propose une nouvelle mesure de similarité basée sur la compression des dictionnaires qui est plus rapide comparativement aux solutions connues, sans perte de performance. Cela augmente l'applicabilité de ces notions, ce qui permet de les tester sur des ensembles de données de taille jusqu'à 100 fois plus grande que ceux précédemment analysés dans la littérature. Ces résultats ont été obtenus par l'étude des relations entre la théorie du codage classique, la compression des données et la notion de complexité par Kolmogorov. Les objets sont décomposés dans un dictionnaire, qui est considéré comme un ensemble de règles pour générer un code ayant une signification sémantique de la structure de l'image: les dictionnaires extraits décrivent les régularités des données, et sont comparés pour estimer l'information partagée entre deux objets. Cela permet de définir un système de recherche des images qui nécessite une supervision minimale par l'utilisateur, car il saute les étapes d'extraction de caractéristiques typiques, souvent dépendantes de paramètres. Ainsi, les hypothèses subjectives qui peuvent fausser l'analyse sont enlevées, et a leur place une approche guidée par les données est adoptée. Diverses applications sont présentées, et ces méthodes sont employées sans aucun changement des paramètres à différents types de données: photographies numériques, images radar, textes, génomes d'ADN, et signaux sismiques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00562101 |
| Date | 25 May 2010 |
| Creators | Cerra, Daniele |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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