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Academic literature on the topic 'Analyse et visualisation de données'
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Dissertations / Theses on the topic "Analyse et visualisation de données"
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Benmerzoug, Fateh. "Analyse, modélisation et visualisation de données sismiques à grande échelle." Thesis, Toulouse 3, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU30077.
Full textAbstract:
L'objectif principal de l'industrie pétrolière et gazière est de localiser et d'extraire les ressources en hydrocarbures, principalement le pétrole et le gaz naturel. Pour ce faire, de nombreuses mesures sismiques sont effectuées afin de rassembler autant de données que possible sur le terrain ou la surface marine d'intérêt. À l'aide d'une multitude de capteurs, les données sismiques sont acquises et traitées, donnant ainsi lieu à de gros volumes de données en forme de cube. Ces volumes sont ensuite utilisés pour calculer des attributs supplémentaires permettant de mieux comprendre la structure géologique et géophysique interne de la Terre. La visualisation et l'exploration de ces volumes sont essentielles pour comprendre la structure du sous-sol et localiser les réservoirs naturels dans lesquels le pétrole ou le gaz sont piégés. Les progrès récents des technologies de traitement et d'imagerie permettent aux ingénieurs et aux géo-scientifiques de réaliser des relevés sismiques plus vastes. Les mesures sismiques modernes donnent des volumes de données de plusieurs centaines de giga-octets. La taille des volumes acquis présente un réel défi, tant pour leur traitement que pour leur stockage et leur distribution. Ainsi, la compression des don- nées est une fonctionnalité très recherchée qui permet de répondre au dé de la taille des données. Un autre aspect difficile est la visualisation de tels volumes. Traditionnellement, un volume est découpé à la fois verticalement et horizontalement et visualisé au moyen de plans bidimensionnels. Cette méthode oblige l'utilisateur à faire défiler manuellement les tranches successives du volume a n de localiser et de suivre les caractéristiques géologiques intéressantes. Même si le découpage en tranches fournit une visualisation détaillée avec une représentation claire et concise de l'espace physique, il manque l'aspect de profondeur qui peut être crucial pour la compréhension de certaines structures. En outre, plus le volume est important, plus cette tâche peut être fastidieuse et répétitive. Une approche plus intuitive et pratique pour la visualisation est le rendu volumique. En définissant les filtres de couleur et d'opacité appropriés, l'utilisateur peut extraire et visualiser des corps géographiques entiers en tant qu'objets continus individuels dans un espace à 3 dimensions. Dans cette thèse, nous présentons une solution à la fois pour la compression des don- nées et pour la visualisation de données volumineuses. Nous présentons, dans un premier temps, la structure des données sismiques et des attributs présents dans une étude sismique typique. Nous présentons ensuite un état de l'art des méthodes de compression des données sismiques, en discutant des outils et des méthodes utilisés dans l'industrie. Un algorithme de compression de données sismiques est ensuite proposé, basé sur le concept de transformées étendues. En utilisant le GenLOT , transformées orthogonales généralisées, nous obtenons un filtre de transformation approprié qui décorrèle les données sismiques a n qu'elles puissent être mieux quantifiées et codées à l'aide de l'algorithme de compression proposé, P-SPECK, fondé sur le codage en blocs de plans de bits. De plus, nous avons proposé un environnement de rendu volumique out of core par tracé de rayons qui permet la visualisation de cubes sismiques arbitrairement grands. Les données sont décompressées à la demande et rendues à l'aide des filtres d'opacité et de couleur définis par l'utilisateur, ce qui en fait un outil relativement facile à utiliser<br>The main goal of the oil and gas industry is to locate and extract hydrocarbon resources, mainly petroleum and natural gas. To do this efficiently, numerous seismic measurements are conducted to gather up as much data as possible on terrain or marine surface area of interest. Using a multitude of sensors, seismic data are acquired and processed resulting in large cube-shaped data volumes. These volumes are then used to further compute additional attributes that helps in the understanding of the inner geological and geophysical structure of the earth. The visualization and exploration, called surveys, of these volumes are crucial to understand the structure of the underground and localize natural reservoirs where oil or gas are trapped. Recent advancements in both processing and imaging technologies enables engineers and geoscientists to perform larger seismic surveys. Modern seismic measurements yield large multi-hundred gigabytes of data volumes. The size of the acquired volumes presents a real challenge, both for processing such large volumes as well as their storage and distribution. Thus, data compression is a much- desired feature that helps answering the data size challenge. Another challenging aspect is the visualization of such large volumes. Traditionally, a volume is sliced both vertically and horizontally and visualized by means of 2-dimensional planes. This method necessitates the user having to manually scrolls back and forth be- tween successive slices in order to locate and track interesting geological features. Even though slicing provides a detailed visualization with a clear and concise representation of the physical space, it lacks the depth aspect that can be crucial in the understanding of certain structures. Additionally, the larger the volume gets, the more tedious and repetitive this task can be. A more intuitive approach for visualization is volume rendering. Rendering the seismic data as a volume presents an intuitive and hands on approach. By defining the appropriate color and opacity filters, the user can extract and visualize entire geo-bodies as individual continuous objects in a 3-dimensional space. In this thesis, we present a solution for both the data size and large data visualization challenges. We give an overview of the seismic data and attributes that are present in a typical seismic survey. We present an overview of data compression in a whole, discussing the necessary tools and methods that are used in the industry. A seismic data compression algorithm is then proposed, based on the concept of ex- tended transforms. By employing the GenLOT , Generalized Lapped Orthogonal Trans- forms we derive an appropriate transform filter that decorrelates the seismic data so they can be further quantized and encoded using P-SPECK, our proposed compression algorithm based on block-coding of bit-planes. Furthermore, we proposed a ray-casting out-of-core volume rendering framework that enables the visualization of arbitrarily large seismic cubes. Data are streamed on-demand and rendered using the user provided opacity and color filters, resulting in a fairly easy to use software package
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Trellet, Mikael. "Exploration et analyse immersives de données moléculaires guidées par la tâche et la modélisation sémantique des contenus." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS262/document.
Full textAbstract:
En biologie structurale, l’étude théorique de structures moléculaires comporte quatre activités principales organisées selon le processus séquentiel suivant : la collecte de données expérimentales/théoriques, la visualisation des structures 3d, la simulation moléculaire, l’analyse et l’interprétation des résultats. Cet enchaînement permet à l’expert d’élaborer de nouvelles hypothèses, de les vérifier de manière expérimentale et de produire de nouvelles données comme point de départ d’un nouveau processus.L’explosion de la quantité de données à manipuler au sein de cette boucle pose désormais deux problèmes. Premièrement, les ressources et le temps relatifs aux tâches de transfert et de conversion de données entre chacune de ces activités augmentent considérablement. Deuxièmement, la complexité des données moléculaires générées par les nouvelles méthodologies expérimentales accroît fortement la difficulté pour correctement percevoir, visualiser et analyser ces données.Les environnements immersifs sont souvent proposés pour aborder le problème de la quantité et de la complexité croissante des phénomènes modélisés, en particulier durant l’activité de visualisation. En effet, la Réalité Virtuelle offre entre autre une perception stéréoscopique de haute qualité utile à une meilleure compréhension de données moléculaires intrinsèquement tridimensionnelles. Elle permet également d’afficher une quantité d’information importante grâce aux grandes surfaces d’affichage, mais aussi de compléter la sensation d’immersion par d’autres canaux sensorimoteurs.Cependant, deux facteurs majeurs freinent l’usage de la Réalité Virtuelle dans le domaine de la biologie structurale. D’une part, même s’il existe une littérature fournie sur la navigation dans les scènes virtuelles réalistes et écologiques, celle-ci est très peu étudiée sur la navigation sur des données scientifiques abstraites. La compréhension de phénomènes 3d complexes est pourtant particulièrement conditionnée par la capacité du sujet à se repérer dans l’espace. Le premier objectif de ce travail de doctorat a donc été de proposer des paradigmes navigation 3d adaptés aux structures moléculaires complexes. D’autre part, le contexte interactif des environnements immersif favorise l’interaction directe avec les objets d’intérêt. Or les activités de collecte et d’analyse des résultats supposent un contexte de travail en "ligne de commande" ou basé sur des scripts spécifiques aux outils d’analyse. Il en résulte que l’usage de la Réalité Virtuelle se limite souvent à l’activité d’exploration et de visualisation des structures moléculaires. C’est pourquoi le second objectif de thèse est de rapprocher ces différentes activités, jusqu’alors réalisées dans des contextes interactifs et applicatifs indépendants, au sein d’un contexte interactif homogène et unique. Outre le fait de minimiser le temps passé dans la gestion des données entre les différents contextes de travail, il s’agit également de présenter de manière conjointe et simultanée les structures moléculaires et leurs analyses et de permettre leur manipulation par des interactions directes.Notre contribution répond à ces objectifs en s’appuyant sur une approche guidée à la fois par le contenu et la tâche. Des paradigmes de navigation ont été conçus en tenant compte du contenu moléculaire, en particulier des propriétés géométriques, et des tâches de l’expert, afin de faciliter le repérage spatial et de rendre plus performante l’activité d’exploration. Par ailleurs, formaliser la nature des données moléculaires, leurs analyses et leurs représentations visuelles, permettent notamment de proposer à la demande et interactivement des analyses adaptées à la nature des données et de créer des liens entre les composants moléculaires et les analyses associées. Ces fonctionnalités passent par la construction d’une représentation sémantique unifiée et performante rendant possible l’intégration de ces activités dans un contexte interactif unique<br>In structural biology, the theoretical study of molecular structures has four main activities organized in the following scenario: collection of experimental and theoretical data, visualization of 3D structures, molecular simulation, analysis and interpretation of results. This pipeline allows the expert to develop new hypotheses, to verify them experimentally and to produce new data as a starting point for a new scenario.The explosion in the amount of data to handle in this loop has two problems. Firstly, the resources and time dedicated to the tasks of transfer and conversion of data between each of these four activities increases significantly. Secondly, the complexity of molecular data generated by new experimental methodologies greatly increases the difficulty to properly collect, visualize and analyze the data.Immersive environments are often proposed to address the quantity and the increasing complexity of the modeled phenomena, especially during the viewing activity. Indeed, virtual reality offers a high quality stereoscopic perception, useful for a better understanding of inherently three-dimensional molecular data. It also displays a large amount of information thanks to the large display surfaces, but also to complete the immersive feeling with other sensorimotor channels (3D audio, haptic feedbacks,...).However, two major factors hindering the use of virtual reality in the field of structural biology. On one hand, although there are literature on navigation and environmental realistic virtual scenes, navigating abstract science is still very little studied. The understanding of complex 3D phenomena is however particularly conditioned by the subject’s ability to identify themselves in a complex 3D phenomenon. The first objective of this thesis work is then to propose 3D navigation paradigms adapted to the molecular structures of increasing complexity. On the other hand, the interactive context of immersive environments encourages direct interaction with the objects of interest. But the activities of: results collection, simulation and analysis, assume a working environment based on command-line inputs or through specific scripts associated to the tools. Usually, the use of virtual reality is therefore restricted to molecular structures exploration and visualization. The second thesis objective is then to bring all these activities, previously carried out in independent and interactive application contexts, within a homogeneous and unique interactive context. In addition to minimizing the time spent in data management between different work contexts, the aim is also to present, in a joint and simultaneous way, molecular structures and analyses, and allow their manipulation through direct interaction.Our contribution meets these objectives by building on an approach guided by both the content and the task. More precisely, navigation paradigms have been designed taking into account the molecular content, especially geometric properties, and tasks of the expert, to facilitate spatial referencing in molecular complexes and make the exploration of these structures more efficient. In addition, formalizing the nature of molecular data, their analysis and their visual representations, allows to interactively propose analyzes adapted to the nature of the data and create links between the molecular components and associated analyzes. These features go through the construction of a unified and powerful semantic representation making possible the integration of these activities in a unique interactive context
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Doan, Nath-Quang. "Modèles hiérarchiques et topologiques pour le clustering et la visualisation des données." Paris 13, 2013. http://scbd-sto.univ-paris13.fr/secure/edgalilee_th_2013_doan.pdf.
Full textAbstract:
Cette thèse se concentre sur les approches hiérarchiques et topologiques pour le clustering et la visualisation de données. Le problème du clustering devient de plus en plus compliqué en raison de présence de données structurées sous forme de graphes, arbres ou données séquentielles. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux cartes auto-organisatrices et au modèle hiérarchique AntTree qui modélise la capacité des fourmis réelles. En combinant ces approches, l’objectif est de présenter les données dans une structure hiérarchique et topologique. Dans ce rapport, nous présentons trois modèles, dans le premier modèle nous montrons l’intérêt d’utiliser les structures hiérarchiques et topologiques sur des ensembles de données structurés sous forme de graphes. Le second modèle est une version incrémentale qui n’impose pas de règles sur la préservation de la topologie. Le troisième modèle aborde notamment la problématique de la sélection de variable en utilisant la structure hiérarchique, nous proposons un nouveau score pour sélectionner les variables pertinentes en contraignant le score Laplacien. Enfin, cette thèse propose plusieurs perspectives pour des travaux futurs<br>This thesis focuses on clustering approaches inspired from topological models and an autonomous hierarchical clustering method. The clustering problem becomes more complicated and difficult due to the growth in quality and quantify of structured data such as graphs, trees or sequences. In this thesis, we are particularly interested in self-organizing maps which have been generally used for learning topological preservation, clustering, vector quantization and graph visualization. Our studyconcerns also a hierarchical clustering method AntTree which models the ability of real ants to build structure by connect themselves. By combining the topological map with the self-assembly rules inspired from AntTree, the goal is to represent data in a hierarchical and topological structure providing more insight data information. The advantage is to visualize the clustering results as multiple hierarchical trees and a topological network. In this report, we present three new models that are able to address clustering, visualization and feature selection problems. In the first model, our study shows the interest in the use of hierarchical and topological structure through several applications on numerical datasets, as well as structured datasets e. G. Graphs and biological dataset. The second model consists of a flexible and growing structure which does not impose the strict network-topology preservation rules. Using statistical characteristics provided by hierarchical trees, it accelerates significantly the learning process. The third model addresses particularly the issue of unsupervised feature selection. The idea is to use hierarchical structure provided by AntTree to discover automatically local data structure and local neighbors. By using the tree topology, we propose a new score for feature selection by constraining the Laplacian score. Finally, this thesis offers several perspectives for future work
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Esson, François. "Un logiciel de visualisation et de classification interactives de données quantitatives multidimensionnelles." Lille 1, 1997. http://www.theses.fr/1997LIL10089.
Full textAbstract:
Les travaux concernent le développement d'un logiciel de classification de données multidimensionnelles interactif basé sur une nouvelle méthode de représentation plane non linéaire. Les techniques d'analyse de données ont pour but de séparer un ensemble d'observations multidimensionnelles en différents sous groupes ou classes, ayant des propriétés voisines, ou des similarités. Dans notre cas, les données brutes ou observations sont quantitatives, obtenues à partir des mesures de n variables sur p échantillons d'une population d'objets donnée. Dans un problème en deux dimensions, les données peuvent être examinées visuellement et formeront un nuage de points sur un diagramme ; ainsi les différentes classes de données présentes pourront être identifiées sans description mathématique formelle de la similarité entre les observations, ni une définition précise de ce qu'est une classe. Notre nouveau mode de représentation plane, permet d'exploiter d'une manière similaire, les capacités discriminatoires de l'opérateur humain dans le cas de données multidimensionnelles. Prenons tout d'abord le cas d'un observateur virtuel évoluant dans l'espace tridimensionnel. Sa position dans l'espace sera définie en tant que point de vue, l'axe de son regard étant la direction de vue. Les coordonnées rectangulaires de la représentation plane d'un point dans l'espace seront d'une part la distances euclidienne entre le point de vue et ce point, d'autre part l'angle entre l'axe du regard de l'observateur virtuel, ou direction de vue, et la droites joignant ce point et le point de vue<br>A chaque nouvelle configuration du référentiel (point de vue, direction de vue) correspondra une représentation plane différente de l'ensemble des points de données. C'est la généralisation à la dimension n de ce concept qui est à la base du travail effectue. Le logiciel issu de cette nouvelle approche interactive dans le domaine de la classification multidimensionnelle et de la représentation plane de données multidimensionnelles devrait apporter un outil de travail intéressant pour des chercheurs qui sans être des spécialistes en analyse de données ou en programmation, seraient amenés à utiliser l'approche de la classification, pour leur travail
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Blanchard, Frédéric. "Visualisation et classification de données multidimensionnelles : Application aux images multicomposantes." Reims, 2005. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00000287.pdf.
Full textAbstract:
L'analyse des images multicomposantes est un problème crucial. Les questions de la visualisation et de la classification pour ces images sont importantes. Nous nous sommes intéressés à ces deux problèmes en nous plaçant dans le cadre plus général de l'analyse des données multidimensionnelles, et avons apporté deux éléments de réponses. Avant de traiter ces questions, nous nous sommes intéressés aux problèmes pratiques et théoriques liés à la dimensionnalité et étudions quelques unes des techniques courantes de réduction de dimensionnalité. La question de la visualisation est alors exposée et une nouvelle méthode utilisant l'image couleur est proposée. Cette technique permet une visualisation immédiate et synthétique des données, sans connaissance a priori. Elle est illustrée par des applications. Nous présentons également une contribution à la classification non supervisée de données qui se situe en amont du processus de classification proprement dit. Nous avons conçu une nouvelle façon de représenter les données et leurs liens à l'aide de la théorie des ensembles flous. Cette méthode permet, en classification, de traiter avec succès des échantillons de données dont les classes sont d'effectifs et de densités différents, sans faire d'a priori sur leur forme. Un algorithme de classification et des exemples de son application sont proposés. Ce travail présente deux contributions importantes aux problématiques de la visualisation et la classification, et fait intervenir des concepts issus de thématiques diverses comme l'analyse de données ou la théorie des ensembles flous. Il peut ainsi être utilisé dans d'autres contextes que celui de l'analyse d'images multicomposantes<br>The analysis of multicomponent images is a crucial problem. Visualization and clustering problem are two relevant questions about it. We decided to work in the more general frame of data analysis to answer to these questions. The preliminary step of this work is describing the problems induced by the dimensionality and studying the current dimensionality reduction methods. The visualization problem is then considered and a contribution is exposed. We propose a new method of visualization through color image that provides an immediate and sythetic image od data. Applications are presented. The second contribution lies upstream with the clustering procedure strictly speaking. We etablish a new kind of data representation by using rank transformation, fuzziness and agregation procedures. Its use inprove the clustering procedures by dealing with clusters with dissimilar density or variant effectives and by making them more robust. This work presents two important contributions to the field of data analysis applied to multicomponent image. The variety of the tools involved (originally from decision theory, uncertainty management, data mining or image processing) make the presented methods usable in many diversified areas as well as multicomponent images analysis
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Ben, othmane Zied. "Analyse et visualisation pour l'étude de la qualité des séries temporelles de données imparfaites." Thesis, Reims, 2020. http://www.theses.fr/2020REIMS002.
Full textAbstract:
Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à la qualité des informations récoltées par des capteurs sur le web. Ces données forment des séries de données temporelles qui sont incomplètes et imprécises, et sont sur des échelles quantitatives peu comparables. Dans ce contexte, nous nous intéressons plus particulièrement à la variabilité et la stabilité de ces séries temporelles. Nous proposons deux approches pour les quantifier. La première se base sur une représentation à l'aide des quantiles, la seconde est une approche floue. A l'aide de ces indicateurs, nous proposons un outil de visualisation interactive dédié à l'analyse de la qualité des récoltes effectuées par les capteurs. Ce travail s'inscrit dans une collaboration CIFRE avec la société Kantar<br>This thesis focuses on the quality of the information collected by sensors on the web. These data form time series that are incomplete, imprecise, and are on quantitative scales that are not very comparable. In this context, we are particularly interested in the variability and stability of these time series. We propose two approaches to quantify them. The first is based on a representation using quantiles, the second is a fuzzy approach. Using these indicators, we propose an interactive visualization tool dedicated to the analysis of the quality of the harvest carried out by the sensors. This work is part of a CIFRE collaboration with Kantar
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Runz, Cyril de. "Imperfection, temps et espace : modélisation, analyse et visualisation dans un SIG archéologique." Reims, 2008. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00000848.pdf.
Full textAbstract:
Face aux enjeux urbains actuels, à la patrimonialisation des ressources archéologiques et grâce au développement de l’informatique, l’utilisation des systèmes d’information géographique devient essentielle pour l’exploitation des données archéologiques. Pour cela, il s’avère nécessaire de modéliser, d’analyser et de visualiser l’information archéologique en prenant en considération l’aspect temporel et spatial mais surtout les imperfections des données archéologiques. Cette thèse élabore une démarche globale pour l’utilisation de données spatiotemporelles imparfaites dans un SIG archéologique. Cette démarche contribue à une meilleure gestion de celles-ci tant pour leur représentation que pour leur traitement. Dans cette démarche scientifique, les concepts théoriques de taxonomie de l’imperfection et de représentation des données imparfaites permettent d’abord la modélisation des données archéologiques. Ce mémoire propose ensuite des méthodes d’analyse des données d’un SIG archéologique. La spécificité de leur caractère temporel implique une gestion plus flexible du temps par un indice quantifiant l’antériorité. L’aspect lacunaire de l’information est aussi considéré à travers une méthode d’interrogation sous critère de forme. Enfin, des outils originaux d’exploration et de visualisation de données archéologiques sont exposés afin de mieux définir les éléments les plus représentatifs. Par une approche interdisciplinaire liant informatique et géographie, cette thèse développe une vision transversale autour de la gestion des connaissances imparfaites dans le temps et l’espace. Cette approche est illustrée par l’utilisation de données archéologiques dans un SIG<br>This thesis develops a global approach for the handling of spatiotemporal and imperfect data in an archaeological GIS. This approach allows us a better management of those data in order to model or to represent them. In this approach, a new taxonomy of imperfection is proposed for the modeling of archaeological information. Using the modeling, this work presents some new methods for data analysis in an GIS. The temporal aspect of archaeological data implies to define an index which quantifies the anteriority. The lacunar aspect is also exploited through an interrogation method using a geometrical form. This work finally explores and visualizes archaeological dataset to extract the most representative elements. This thesis, which gives an approach on the management of imperfect knowledge in time and space, links computer science and geography. The use-case of this thesis is an archaeological database associated to a GIS
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Gilbert, Frédéric. "Méthodes et modèles pour la visualisation de grandes masses de données multidimensionnelles nominatives dynamiques." Thesis, Bordeaux 1, 2012. http://www.theses.fr/2012BOR14498/document.
Full textAbstract:
La visualisation d'informations est un domaine qui connaît un réel intérêt depuis une dizaine d'années. Dernièrement, avec l'explosion des moyens de communication, l'analyse de réseaux sociaux fait l'objet de nombreux travaux de recherches. Nous présentons dans cette thèse des travaux sur l'analyse de réseaux sociaux dynamiques, c'est à dire que nous prenons en compte l'aspect temporel des données. [...]<br>Since ten years, informations visualization domain knows a real interest.Recently, with the growing of communications, the research on social networks analysis becomes strongly active. In this thesis, we present results on dynamic social networks analysis. That means that we take into account the temporal aspect of data. We were particularly interested in communities extraction within networks and their evolutions through time. [...]
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De, Runz Cyril. "Imperfection, temps et espace : modélisation, analyse et visualisation dans un SIG archéologique." Phd thesis, Université de Reims - Champagne Ardenne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560668.
Full textAbstract:
Face aux enjeux urbains actuels, à la patrimonialisation des ressources archéologiques et grâce au développement de l'informatique, l'utilisation des systèmes d'information géographique devient essentielle pour l'exploitation des données archéologiques. Pour cela, il s'avère nécessaire de modéliser, d'analyser et de visualiser l'information archéologique en prenant en considération l'aspect temporel et spatial mais surtout les imperfections des données archéologiques. Cette thèse élabore une démarche globale pour l'utilisation de données spatiotemporelles imparfaites dans un SIG archéologique. Cette démarche contribue à une meilleure gestion de celles-ci tant pour leur représentation que pour leur traitement. Dans cette démarche scientifique, les concepts théoriques de taxonomie de l'imperfection et de représentation des données imparfaites permettent d'abord la modélisation des données archéologiques. Ce mémoire propose ensuite des méthodes d'analyse des données d'un SIG archéologique. La spécificité de leur caractère temporel implique une gestion plus flexible du temps par un indice quantifiant l'antériorité. L'aspect lacunaire de l'information est aussi considéré à travers une méthode d'interrogation sous critère de forme. Enfin, des outils originaux d'exploration et de visualisation de données archéologiques sont exposés afin de mieux définir les éléments les plus représentatifs. Par une approche interdisciplinaire liant informatique et géographie, cette thèse développe une vision transversale autour de la gestion des connaissances imparfaites dans le temps et l'espace. Cette approche est illustrée par l'utilisation de données archéologiques dans un SIG.
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Madra, Anna. "Analyse et visualisation de la géométrie des matériaux composites à partir de données d’imagerie 3D." Thesis, Compiègne, 2017. http://www.theses.fr/2017COMP2387/document.
Full textAbstract:
Le sujet du projet de thèse réalisée en cotutelle entre Laboratoire Roberval à l'Université de Technologie de Compiègne et le Centre de Composites à Haute Performance d'École Polytechnique de Montréal porté sur une proposition de l'architecture du deep learning avec sémantique pour la création automatisée des modèles de la microstructure de matériaux composites à partir d'imagerie de la micrographie aux rayons X. La thèse consiste de trois parties principales : d'abord les méthodes du prétraitement de données microtomographiques sont relevées, avec l'accent sur la segmentation de phases à partir d'images 2D. Ensuite, les propriétés géométriques des éléments de phases sont extraites et utilisées pour classifier et identifier de nouvelles morphologies. Cela est démontré pour le cas de composites chargés par les fibres courtes naturelles. L'approche de classification à l'aide des algorithmes d'apprentissage est reprise pour étudier les défauts dans un composite, mais en ajoutant les aspects spatiaux. En plus, un descripteur de haut niveau "génome de défauts" est introduit, qui permet de comparer l'état de défauts dans les différents échantillons. La deuxième partie introduit la segmentation structurelle sur l'exemple du renfort tissé du composite. La méthode repose sur un modèle du krigeage dual, calibré par l'erreur de segmentation provenant d'algorithme d'apprentissage. Finalement, le modèle krigé est repris pour construire une formulation stochastique du renfort à travers de processus gaussien et la distribution des propriétés physiques de la microstructure est extraite et prête pour la simulation numérique de la fabrication ou du comportement mécanique<br>The subject of the thesis project between Laboratoire Roberval at Université de Technologie Compiègne and Center for High-Performance Composites at Ecole Polytechnique de Montréal considered the design of a deep learning architecture with semantics for automatic generation of models of composite materials microstructure based on X-ray microtomographic imagery. The thesis consists of three major parts. Firstly, the methods of microtomographic image processing are presented, with an emphasis on phase segmentation. Then, the geometric features of phase elements are extracted and used to classify and identify new morphologies. The method is presented for composites filled with short natural fibers. The classification approach is also demonstrated for the study of defects in composites, but with spatial features added to the process. A high-level descriptor "defect genome" is proposed, that permits comparison of the state o defects between specimens. The second part of the thesis introduces structural segmentation on the example of woven reinforcement in a composite. The method relies on dual kriging, calibrated by the segmentation error from learning algorithms. In the final part, a stochastic formulation of the kriging model is presented based on Gaussian Processes, and distribution of physical properties of a composite microstructure is retrieved, ready for numerical simulation of the manufacturing process or of mechanical behavior