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Academic literature on the topic 'Ensemble de données multimodal'

Author: Grafiati

Published: 18 May 2024

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Journal articles on the topic "Ensemble de données multimodal"

1

Krishnamoorthy, Latha, and Ammasandra Sadashivaiah Raju. "An ensemble approach for electrocardiogram and lip features based biometric authentication by using grey wolf optimization." Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 33, no. 3 (2024): 1524. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v33.i3.pp1524-1535.

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Abstract:

In the pursuit of fortified security measures, the convergence of multimodal biometric authentication and ensemble learning techniques have emerged as a pivotal domain of research. This study explores the integration of multimodal biometric authentication and ensemble learning techniques to enhance security. Focusing on lip movement and electrocardiogram (ECG) data, the research combines their distinct characteristics for advanced authentication. Ensemble learning merges diverse models, achieving increased accuracy and resilience in multimodal fusion. Harmonizing lip and ECG modalities establishes a robust authentication system, countering vulnerabilities in unimodal methods. This approach leverages ECG's robustness against spoofing attacks and lip's fine-grained behavioral cues for comprehensive authentication. Ensemble learning techniques, from majority voting to advanced methods, harness the strengths of individual models, improving accuracy, reliability, and generalization. Moreover, ensemble learning detects anomalies, enhancing security. The study incorporates ECG signal filtering and lip region extraction as preprocessing, uses wavelet transform for ECG features, SIFT for lip image features, and employs greywolf optimization for feature selection. Ultimately, a voting-based ensemble classifier is applied for classification, showcasing the potential of this integrated approach in fortified security measures.

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2

Ray, Jean-Claude. "Données censurées et modèles de durées." Recherche et Applications en Marketing (French Edition) 3, no. 2 (1988): 77–88. http://dx.doi.org/10.1177/076737018800300204.

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Abstract:

Cet article présente, de façon non mathématique, un ensemble de modèles statistiques spécialement adaptés à l'étude des durées, lorsque certaines de ces durées sont censurées, c'est-à-dire lorsqu'elles n'ont pas été complètement observées (par exemple du fait de la fin de la période d'observation ou parce que le sujet étudié disparaît de l'échantillon au cours de cette période).

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3

Miller, Robert N., and Laura L. Ehret. "Ensemble Generation for Models of Multimodal Systems." Monthly Weather Review 130, no. 9 (2002): 2313–33. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0493(2002)130<2313:egfmom>2.0.co;2.

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4

Peng, Yang, Xiaofeng Zhou, Daisy Zhe Wang, Ishan Patwa, Dihong Gong, and Chunsheng Victor Fang. "Multimodal Ensemble Fusion for Disambiguation and Retrieval." IEEE MultiMedia 23, no. 2 (2016): 42–52. http://dx.doi.org/10.1109/mmul.2016.26.

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5

Hathout, Nabil. "La question des données en morphologie." Cahiers du Centre de Linguistique et des Sciences du Langage, no. 45 (April 23, 2016): 123–60. http://dx.doi.org/10.26034/la.cdclsl.2016.513.

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Abstract:

Je présente dans cet article un ensemble de réflexions qui ont été menées sous l’impulsion de Marc PLÉNAT, au sein du laboratoire ERSS puis de la composante CLLE/ERSS, sur les données qu’il convient d’utiliser en morphologie1. Cette question générale peut être déclinée selon différents points de vue relatifs à l’objet d’étude, les jeux de données, leur création, leur origine ou leur devenir

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6

Bouchard, Diana C. "L’autocorrélation spatiale et les données de santé : une étude préliminaire." Cahiers de géographie du Québec 20, no. 51 (2005): 521–38. http://dx.doi.org/10.7202/021333ar.

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Abstract:

L'analyse de l'autocorrélation spatiale cherche à mesurer jusqu'à quel point la variation dans un ensemble de données réparties dans l'espace est due aux relations de contiguïté. Du point de vue mathématique, il existe deux façons d'aborder le problème : l'analyse de variance et le calcul d'un coefficient d'autocorrélation. Dans cette étude, une méthode du deuxième type est appliquée d'abord à un ensemble de carrelages d'essai possédant divers degrés d'autocorrélation spatiale et puis à la distribution spatiale de mortalité due aux maladies chroniques, à Montréal, en 1972. On conclut qu'elles révèlent une autocorrélation faible mais significative par rapport aux données de mortalité, et que d'autres facteurs suggérés dans la littérature récente de la géographie médicale pourraient bien avoir plus d'influence que la contiguïté spatiale elle-même.

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7

Dunn, S., J. Bottomley, A. Ali, and M. Walker. "Vérification de la qualité de la base de données périnatales Niday pour 2008 : rapport sur un projet d’assurance de la qualité." Maladies chroniques et blessures au Canada 32, no. 1 (2011): 36–48. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.32.1.05f.

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Abstract:

Introduction Le présent projet d’assurance qualité vise à déterminer la fiabilité, l’intégralité et l’exhaustivité des données saisies dans la base de données périnatales Niday. Méthodologie La qualité des données a été mesurée en comparant les données réextraites des dossiers des patients aux données entrées à l’origine dans la base de données périnatales Niday. Un échantillon représentatif des hôpitaux de l’Ontario a été sélectionné et un échantillon aléatoire de 100 dossiers mère-enfant appariés a été vérifié pour chaque site. Un sous-ensemble de 33 variables (représentant 96 champs de données) de la base Niday a été choisi pour la réextraction. Résultats Parmi les champs de données pour lesquels le coefficient Kappa de Cohen ou le coefficient de corrélation intraclasse (CCI) a été calculé, 44 % présentaient une concordance excellente ou presque parfaite (au-delà de ce qui pourrait être imputé au hasard). Cependant, environ 17 % d’entre eux ont affiché une concordance inférieure à 95 % et un coefficient Kappa ou un CCI de moins de 60 %, signe d’une concordance presque nulle, médiocre ou modérée (au-delà de ce qui pourrait être imputé au hasard). Analyse L’article présente des recommandations pour améliorer la qualité de ces champs de données.

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8

Ariyanti, Whenty, Tassadaq Hussain, Jia-Ching Wang, Chi-Tei Wang, Shih-Hau Fang, and Yu Tsao. "Ensemble and Multimodal Learning for Pathological Voice Classification." IEEE Sensors Letters 5, no. 7 (2021): 1–4. http://dx.doi.org/10.1109/lsens.2021.3091141.

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9

Mardinly, Alan R., Ian Antón Oldenburg, Nicolas C. Pégard, et al. "Precise multimodal optical control of neural ensemble activity." Nature Neuroscience 21, no. 6 (2018): 881–93. http://dx.doi.org/10.1038/s41593-018-0139-8.

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10

Liu, Yu. "Multimodal Particle Swarm Optimization for Neural Network Ensemble." Journal of Computer Research and Development 42, no. 9 (2005): 1519. http://dx.doi.org/10.1360/crad20050910.

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