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Rozprawy doktorskie na temat „Apprentissages profond”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 31 sierpnia 2024
Data aktualizacji: 31 lipca 2025

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1

Hassanaly, Ravi. "Pseudo-healthy image reconstruction with deep generative models for the detection of dementia-related anomalies." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS118.

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Streszczenie:
La neuroimagerie est devenue un outil essentiel dans l'étude des marqueurs de la maladie d'Alzheimer. Cependant, l'analyse de ces images complexes provenant de différentes modalités d'imagerie cérébrale reste un défi majeur pour les cliniciens. Pour surmonter cette difficulté, les méthodes de deep learning ont émergé comme une solution prometteuse pour l'analyse automatique et robuste des données de neuroimagerie. Dans cette thèse, nous explorons l'utilisation de modèles génératifs profonds pour la détection d'anomalies associées à la démence dans les données de tomographie par émission de pos
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2

Béthune, Louis. "Apprentissage profond avec contraintes Lipschitz." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES014.

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Streszczenie:
Cette thèse explore les caractéristiques et les applications des réseaux Lipschitz dans les tâches d'apprentissage automatique. Tout d'abord, le cadre de "l'optimisation en tant que couche" est présenté, mettant en avant diverses applications, notamment la paramétrisation des couches contraintes Lipschitz. Ensuite, l'expressivité de ces réseaux dans les tâches de classification est étudiée, révélant un compromis précision/robustesse contrôlé par la régularisation entropique de la perte, accompagnée de garanties de généralisation. Par la suite, la recherche se penche sur l'utilisation des fonct
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3

Vialatte, Jean-Charles. "Convolution et apprentissage profond sur graphes." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0118/document.

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Streszczenie:
Pour l’apprentissage automatisé de données régulières comme des images ou des signaux sonores, les réseaux convolutifs profonds s’imposent comme le modèle de deep learning le plus performant. En revanche, lorsque les jeux de données sont irréguliers (par example : réseaux de capteurs, de citations, IRMs), ces réseaux ne peuvent pas être utilisés. Dans cette thèse, nous développons une théorie algébrique permettant de définir des convolutions sur des domaines irréguliers, à l’aide d’actions de groupe (ou, plus généralement, de groupoïde) agissant sur les sommets d’un graphe, et possédant des pr
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4

Terreau, Enzo. "Apprentissage de représentations d'auteurs et d'autrices à partir de modèles de langue pour l'analyse des dynamiques d'écriture." Electronic Thesis or Diss., Lyon 2, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO20001.

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La démocratisation récente et massive des outils numériques a donné à tous le moyen de produire de l'information et de la partager sur le web, que ce soit à travers des blogs, des réseaux sociaux, des plateformes de partage, ... La croissance exponentielle de cette masse d'information disponible, en grande partie textuelle, nécessite le développement de modèles de traitement automatique du langage naturel (TAL), afin de la représenter mathématiquement pour ensuite la classer, la trier ou la recommander. C'est l'apprentissage de représentation. Il vise à construire un espace de faible dimension
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5

Katranji, Mehdi. "Apprentissage profond de la mobilité des personnes." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCA024.

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Streszczenie:
La connaissance de la mobilité est un enjeu majeur pour les autorités organisatrices de mobilité et l'aménagement urbain. En raison du manque de définition formelle de la mobilité humaine, l'expression "mobilité des personnes" sera utilisée dans cette ouvrage. Ce sujet sera introduit par une description de l'écosystème en considérant ces acteurs et ces applications.La création d'un modèle d'apprentissage a des prérequis: la compréhension des typologies des ensembles de données disponibles, leurs forces et leurs faiblesses. Cet état de l'art de la connaissance de la mobilité passe par le modèle
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Deschaintre, Valentin. "Acquisition légère de matériaux par apprentissage profond." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://theses.univ-cotedazur.fr/2019AZUR4078.

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Streszczenie:
Que ce soit pour le divertissement ou le design industriel, l’infographie est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Cependant, reproduire une scène réelle dans un environnement virtuel reste une tâche complexe, nécessitant de nombreuses heures de travail. L’acquisition de géométries et de matériaux à partir d’exemples réels est une solution, mais c’est souvent au prix de processus d'acquisitions et de calibrations complexes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la capture légère de matériaux afin de simplifier et d’accélérer le processus d’acquisition et de résoudre les d
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7

Paumard, Marie-Morgane. "Résolution automatique de puzzles par apprentissage profond." Thesis, CY Cergy Paris Université, 2020. http://www.theses.fr/2020CYUN1067.

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L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes sémantiques de réassemblage dans le cadre compliqué des collections patrimoniales, où certains blocs sont érodés ou manquants.Le remontage de vestiges archéologiques est une tâche importante pour les sciences du patrimoine : il permet d’améliorer la compréhension et la conservation des vestiges et artefacts anciens. Certains ensembles de fragments ne peuvent être réassemblés grâce aux techniques utilisant les informations de contour et les continuités visuelles. Il est alors nécessaire d’extraire les informations sémantiques des fragment
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8

Haykal, Vanessa. "Modélisation des séries temporelles par apprentissage profond." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4019.

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Streszczenie:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est difficile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spécifiquement pour les séries financières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions.
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Sors, Arnaud. "Apprentissage profond pour l'analyse de l'EEG continu." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAS006/document.

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Streszczenie:
Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilo
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Assis, Youssef. "Détection des anévrismes intracrâniens par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0012.

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Streszczenie:
Les anévrismes intracrâniens sont des dilatations locales des vaisseaux sanguins cérébraux, présentant un risque significatif de rupture, susceptible d'entraîner des conséquences graves. La détection précoce des anévrismes non rompus revêt donc une importance cruciale pour prévenir des complications potentiellement mortelles. Cependant, l'analyse des images médicales pour localiser ces anévrismes est une tâche complexe et chronophage, demandant du temps et d'expertise, et malgré cela reste susceptible d'erreurs d'interprétation. Face à ces défis, cette thèse explore des méthodes automatisées p
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Wade, Modou. "Apprentissage profond pour les processus faiblement dépendants." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1299.

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Streszczenie:
Cette thèse porte sur l'apprentissage profond pour les processus faiblement dépendants. Nous avons considéré une classe d'estimateur de réseau de neurones profonds avec la régularisation par sparsité et/ou la régularisation par pénalité.Le chapitre1 est une synthèse des travaux. Il s'agit ici de présenter le cadre de l'apprentissage profond et de rappeler les principaux résultats obtenus aux chapitres 2, 3, 4, 5, 6.Le chapitre 2 considère l'apprentissage profond pour les processus psi-faiblement dépendants. Nous avons établi une vitesse de convergence de l'algorithme de minimisation du risque
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Sheikh, Shakeel Ahmad. "Apprentissage profond pour la détection du bégaiement." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0005.

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Streszczenie:
Le bégaiement est un trouble de la parole qui est le plus fréquemment observé parmi les troubles de la parole et se traduit par des comportements principaux. La fastidieuse tâche de détection et d'analyse des schémas de parole des Persons who stutter (PWS), dans le but de les rectifier, est souvent traitée manuellement par les orthophonistes et est biaisée par leurs croyances subjectives. De plus, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole, «Automatic speech recognition (ASR)», ne parviennent pas non plus à reconnaître les bégaiements. Cela empêche les personnes handicapées d'accé
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Moradi, Fard Maziar. "Apprentissage de représentations de données dans un apprentissage non-supervisé." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM053.

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Streszczenie:
En raison du grand impact de l’apprentissage profond sur divers domaines de l’apprentissage automatique, leurs capacités à améliorer les approches de clustering ont récemment été étudiées. Dans un premier temps, des approches d’apprentissage profond (principalement des autoencodeurs) ont été utilisées pour réduire la dimensionnalité de l’espace d’origine et pour supprimer les éventuels bruits (également pour apprendre de nouvelles représentations de données). De telles approches de clustering qui utilisent des approches d’apprentissage en profondeur sont appelées deep clustering. Cette thèse s
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Ostertag, Cécilia. "Analyse des pathologies neuro-dégénératives par apprentissage profond." Thesis, La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS003.

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Streszczenie:
Le suivi et l'établissement de pronostics sur l'état cognitif des personnes affectées par une maladie neurologique sont cruciaux, car ils permettent de fournir un traitement approprié à chaque patient, et cela le plus tôt possible. Ces patients sont donc suivis régulièrement pendant plusieurs années, dans le cadre d'études longitudinales. À chaque visite médicale, une grande quantité de données est acquise : présence de facteurs de risque associés à la maladie, imagerie médicale (IRM ou PET-scan), résultats de tests cognitifs, prélèvements de molécules identifiées comme biomarqueurs de la mala
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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.

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Streszczenie:
De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au pr
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Cohen-Hadria, Alice. "Estimation de descriptions musicales et sonores par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS607.

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Streszczenie:
En Music Information Retrieval (MIR, ou recherche d'information musicales) et en traitement de la parole, les outils d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus standard. En particulier, de nombreux systèmes état de l'art reposent désormais sur l'utilisation des réseaux de neurones. Nous présenterons le travail effectué pour résoudre quatre tâches de traitement de la musique ou de la parole, en utilisant de réseaux de neurones. Plus précisément, nous utiliserons des réseaux de neurones convolutionnels, dont l'utilisation a permis de nombreuses avancées notamment en traitement d'imag
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Trabelsi, Anis. "Robustesse aux attaques en authentification digitale par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS580.

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L'identité des personnes sur Internet devient un problème de sécurité majeur. Depuis les accords de Bale, les institutions bancaires ont intégré la vérification de l'identité des personnes ou Know Your Customer (KYC) dans leur processus d'inscription. Avec la dématérialisation des banques, cette procédure est devenue l'e-KYC ou KYC à distance qui fonctionne à distance via le smartphone de l'utilisateur. De même, la vérification d'identité à distance est devenue la norme pour l'inscription aux outils de signature électronique. De nouvelles réglementations émergent pour sécuriser cette approche,
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Romanelli, Michele. "Lois de paroi à apprentissage profond pour simulations aérodynamiques." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0358.

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Streszczenie:
Les simulations aux équations de Navier-Stokes moyennées (RANS) sont largement utilisées dans le domaine industriel. Cependant, leur précision dépend fortement de la solution des écoulements en proche paroi, nécessitant typiquement un maillage très fin pour capturer correctement les forts gradients se développant dans la couche limite. Cela entraîne un impact considérable sur le coût de calcul de la simulation. Les lois de paroi permettent d’alléger ces calculs en remplaçant la résolution coûteuse de la couche limite par une modélisation. Dans ce contexte, des approches basées sur l’apprentiss
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Bertrand, Hadrien. "Optimisation d'hyper-paramètres en apprentissage profond et apprentissage par transfert : applications en imagerie médicale." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT001/document.

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Streszczenie:
Ces dernières années, l'apprentissage profond a complètement changé le domaine de vision par ordinateur. Plus rapide, donnant de meilleurs résultats, et nécessitant une expertise moindre pour être utilisé que les méthodes classiques de vision par ordinateur, l'apprentissage profond est devenu omniprésent dans tous les problèmes d'imagerie, y compris l'imagerie médicale.Au début de cette thèse, la construction de réseaux de neurones adaptés à des tâches spécifiques ne bénéficiait pas encore de suffisamment d'outils ni d'une compréhension approfondie. Afin de trouver automatiquement des réseaux
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Bertrand, Hadrien. "Optimisation d'hyper-paramètres en apprentissage profond et apprentissage par transfert : applications en imagerie médicale." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT001.

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Ces dernières années, l'apprentissage profond a complètement changé le domaine de vision par ordinateur. Plus rapide, donnant de meilleurs résultats, et nécessitant une expertise moindre pour être utilisé que les méthodes classiques de vision par ordinateur, l'apprentissage profond est devenu omniprésent dans tous les problèmes d'imagerie, y compris l'imagerie médicale.Au début de cette thèse, la construction de réseaux de neurones adaptés à des tâches spécifiques ne bénéficiait pas encore de suffisamment d'outils ni d'une compréhension approfondie. Afin de trouver automatiquement des réseaux
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Goh, Hanlin. "Apprentissage de Représentations Visuelles Profondes." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00948376.

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Streszczenie:
Les avancées récentes en apprentissage profond et en traitement d'image présentent l'opportunité d'unifier ces deux champs de recherche complémentaires pour une meilleure résolution du problème de classification d'images dans des catégories sémantiques. L'apprentissage profond apporte au traitement d'image le pouvoir de représentation nécessaire à l'amélioration des performances des méthodes de classification d'images. Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'apprentissage de représentations visuelles profondes pour la résolution de cette tache. L'apprentissage profond a e
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Moukari, Michel. "Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMC211/document.

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Streszczenie:
La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'informati
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Vielzeuf, Valentin. "Apprentissage neuronal profond pour l'analyse de contenus multimodaux et temporels." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMC229/document.

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Notre perception est par nature multimodale, i.e. fait appel à plusieurs de nos sens. Pour résoudre certaines tâches, il est donc pertinent d’utiliser différentes modalités, telles que le son ou l’image.Cette thèse s’intéresse à cette notion dans le cadre de l’apprentissage neuronal profond. Pour cela, elle cherche à répondre à une problématique en particulier : comment fusionner les différentes modalités au sein d’un réseau de neurones ?Nous proposons tout d’abord d’étudier un problème d’application concret : la reconnaissance automatique des émotions dans des contenus audio-visuels.Cela nous
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Kaabi, Rabeb. "Apprentissage profond et traitement d'images pour la détection de fumée." Electronic Thesis or Diss., Toulon, 2020. http://www.theses.fr/2020TOUL0017.

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Cette thèse aborde le problème de la détection des feux de forêt par des outils de traitement d’images et apprentissage machine. Un incendie de forêt est un feu qui se propage sur une étendue boisée. Il peut être d'origine naturelle (dû à la foudre ou à une éruption volcanique) ou humaine. Dans le monde entier, l’impact des feux de forêts sur de nombreux aspects de notre vie quotidienne se fait de plus en plus apparente sur l’écosystème entier. De nombreuses méthodes ont montré l’efficacité pour la détection des incendies de forêt. L’originalité du présent travail réside dans la détection préc
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Israilov, Sardor. "De l'identification basée apprentissage profond à la commande basée modèle." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4003.

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La nage des poissons reste un sujet complexe qui n'est pas encore totalement compris en raison de son aspect interdisciplinaire qui mêle la biologie et dynamique des fluides. Au fil des millénaires, les organismes naturels ont perfectionné leur biologie pour naviguer efficacement dans leur environnement et s'adapter à tout type de situations. Tout au long de l'histoire, l'humanité s'est inspirée de la nature pour innover et développer des systèmes biomimétiques. Le poisson robotique, en particulier, trouve nombres d'applications dans le monde réel et son contrôle doit encore être optimisé. L'a
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Carneiro, Esteves Sophie. "Segmentation des vaisseaux sanguins par approche variationnelle et apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0034.

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La segmentation des vaisseaux sanguins à partir d'images médicales est une étape cruciale dans diverses applications cliniques, telles que la planification chirurgicale, le diagnostic des maladies et le suivi des traitements. Cependant, elle reste un défi en raison de la diversité des modalités d'imagerie, de la géométrie complexe des structures et du faible contraste des images biomédicales. L'apprentissage profond fournit une puissance de représentation importante pour apprendre une fonction qui permet l'obtention d'une segmentation précise. Néanmoins, même avec le développement de méthodes
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Antipov, Grigory. "Apprentissage profond pour la description sémantique des traits visuels humains." Thesis, Paris, ENST, 2017. http://www.theses.fr/2017ENST0071/document.

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Les progrès récents des réseaux de neurones artificiels (plus connus sous le nom d'apprentissage profond) ont permis d'améliorer l’état de l’art dans plusieurs domaines de la vision par ordinateur. Dans cette thèse, nous étudions des techniques d'apprentissage profond dans le cadre de l’analyse du genre et de l’âge à partir du visage humain. En particulier, deux problèmes complémentaires sont considérés : (1) la prédiction du genre et de l’âge, et (2) la synthèse et l’édition du genre et de l’âge.D’abord, nous effectuons une étude détaillée qui permet d’établir une liste de principes pour la c
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Doan, Tien Tai. "Réalisation d’une aide au diagnostic en orthodontie par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG033.

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L'analyse et le diagnostic précis à partir d'images dentaires sont un facteur essentiel de la réussite des traitements orthodontiques. De nombreux procédés de traitement d'image ont été proposés pour résoudre ce problème. Cependant, ces études fonctionnent principalement sur de petits ensembles de données de radiographies dans des conditions de laboratoire et ne sont pas vraiment applicables en tant que produits ou services complets. Dans cette thèse, nous construisons des modèles d'apprentissage profond pour diagnostiquer des problèmes dentaires tels que la gingivite et les dents chevauchées
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Antipov, Grigory. "Apprentissage profond pour la description sémantique des traits visuels humains." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2017. http://www.theses.fr/2017ENST0071.

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Les progrès récents des réseaux de neurones artificiels (plus connus sous le nom d'apprentissage profond) ont permis d'améliorer l’état de l’art dans plusieurs domaines de la vision par ordinateur. Dans cette thèse, nous étudions des techniques d'apprentissage profond dans le cadre de l’analyse du genre et de l’âge à partir du visage humain. En particulier, deux problèmes complémentaires sont considérés : (1) la prédiction du genre et de l’âge, et (2) la synthèse et l’édition du genre et de l’âge.D’abord, nous effectuons une étude détaillée qui permet d’établir une liste de principes pour la c
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Elhawary, Mohamed. "Apprentissage profond informé par la physique pour les écoulements complexes." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENSAM, 2024. http://www.theses.fr/2024ENAME068.

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Ce travail de doctorat étudie deux problèmes spécifiques concernant les turbomachines en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Le premier se concentre sur un compresseur axial, en abordant les problèmes de décrochage tournant, qui sont des phénomènes instables limitant la plage de fonctionnement des compresseurs. Les avancées récentes comprennent le développement de techniques de contrôle d'écoulement, telles que des jets au niveau du carter et du bord d’attaque du rotor, qui ont montré un potentiel pour étendre les plages de fonctionnement des compresseurs. Cependant, l’optim
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Wang, Zhihan. "Reconstruction des images médicales de tomodensitométrie spectrale par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Brest, 2024. http://www.theses.fr/2024BRES0124.

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La tomodensitométrie se concentre sur deux sujets clés : la réduction de la dose de radiation et l’imagerie multi-énergétique, qui sont interconnectés. La tomodensitométrie spectrale, une avancée émergente, capture des données sur plusieurs énergies de rayons X pour mieux distinguer les matériaux, minimisant le besoin de scans répétés et ainsi réduisant l’exposition globale aux radiations.Cependant, la réduction du nombre de photons dans chaque bin d’énergie rend les méthodes de reconstruction traditionnelles sensibles au bruit. Ainsi, l’apprentissage profond, qui a montré un potentiel considé
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Ganaye, Pierre-Antoine. "A priori et apprentissage profond pour la segmentation en imagerie cérébrale." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI100.

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L'imagerie médicale est un domaine vaste guidé par les avancées en instrumentation, en techniques d'acquisition et en traitement d’images. Les progrès réalisés dans ces grandes disciplines concourent tous à l'amélioration de la compréhension de phénomènes physiologiques comme pathologiques. En parallèle, l'accès à des bases de données d'imagerie plus large, associé au développement de la puissance de calcul, a favorisé le développement de méthodologies par apprentissage machine pour le traitement automatique des images dont les approches basées sur des réseaux de neurones profonds. Parmi les a
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Routhier, Etienne. "Conception de séquences génomiques artificielles chez la levure par apprentissage profond." Thesis, Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS465.

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Des avancées technologiques récentes dans le domaine des biotechnologies telles que CRISPR et la synthèse de novo d'oligonucléotides d'ADN permettent désormais de modifier précisément et dans de grandes proportions les génomes. Des projets visant à concevoir des génomes partiellement ou complètement synthétiques, en particulier des génomes de levure, se sont développés en tirant profit de ces technologies. Cependant, pour atteindre ces objectifs, il est nécessaire de contrôler l'activité des séquences artificielles, ce qui demeure aujourd'hui un défi. Heureusement, l'émergence récente de métho
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Etienne, Caroline. "Apprentissage profond appliqué à la reconnaissance des émotions dans la voix." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS517.

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Mes travaux de thèse s'intéressent à l'utilisation de nouvelles technologies d'intelligence artificielle appliquées à la problématique de la classification automatique des séquences audios selon l'état émotionnel du client au cours d'une conversation avec un téléconseiller. En 2016, l'idée est de se démarquer des prétraitements de données et modèles d'apprentissage automatique existant au sein du laboratoire, et de proposer un modèle qui soit le plus performant possible sur la base de données audios IEMOCAP. Nous nous appuyons sur des travaux existants sur les modèles de réseaux de neurones pr
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Carbajal, Guillaume. "Apprentissage profond bout-en-bout pour le rehaussement de la parole." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0017.

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Cette thèse s'insère dans le développement des systèmes de télécommunication mains-libres, en particulier avec des enceintes intelligentes en environnement domestique. L'utilisateur interagit avec un correspondant distant en étant généralement situé à quelques mètres de ce type de système. Les microphones sont susceptibles de capter des sons de l'environnement qui se mêlent à la voix de l'utilisateur, comme le bruit ambiant, l'écho acoustique et la réverbération. Ces types de distorsions peuvent gêner fortement l'écoute et la compréhension de la conversation par le correspondant distant, et il
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Arias, Mendez Gabriela. "Alerte tsunami à partir de signaux élasto-gravitationnels par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5080.

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L'estimation précise et rapide de la magnitude des grands séismes est cruciale pour prévoir les tsunamis potentiels. Les systèmes traditionnels d'alerte sismique précoce s'appuyant sur les premières ondes sismiques (P) enregistrées, fournissent des estimations rapides de la magnitude (Mw) mais saturent généralement pour les événements de Mw ≥ 7,5, les rendant inadaptés pour l'alerte tsunami. Des systèmes alternatifs, s'appuyant sur la phase W ultérieure ou sur des signaux géodésiques, fournissent des estimations de magnitude non saturées plus précises, au prix d'une alerte beaucoup plus lente,
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Vilain, Matthieu. "Mécanisme d’attention en apprentissage profond pour la mise en correspondance d’images." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0486.

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La mise en correspondance d’images est un problème fondamental de vision par ordinateurvisant à établir des correspondances 2D entre deux images présentant un recouvrement partiel. Ce problèmepeut être particulièrement complexe en raison des changements de perspective, des variations deluminosité, ou encore d’occultations. Récemment, ces difficultés ont été en partie surmontées grâce auxréseaux de neurones profonds utilisant un mécanisme d’attention (”Transformer”).Dans un premier temps, nous présentons le contexte général de la mise en correspondance (métriquesd’évaluation, bases de données,
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Longuefosse, Arthur. "Apprentissage profond pour la conversion d’IRM vers TDM en imagerie thoracique." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0489.

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L’imagerie thoracique présente des défis importants, chaque modalité d’imagerie ayant ses propres limitations. Le scanner (CT), référence en imagerie pulmonaire, offre une haute résolution spatiale, mais utilise des rayonnements ionisants, posant des risques pour les patients nécessitant des examens fréquents. À l’inverse, l’IRM pulmonaire offre une alternative sans radiation, mais est limitée par des problèmes techniques tels qu’un faible contraste et des artefacts, limitant son adoption clinique à grande échelle. Récemment, l’IRM à temps d’écho ultracourt (UTE-MRI) a montré un potentiel pour
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Bouindour, Samir. "Apprentissage profond appliqué à la détection d'événements anormaux dans les flux vidéos." Electronic Thesis or Diss., Troyes, 2019. http://www.theses.fr/2019TROY0036.

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L'utilisation des caméras de surveillance s'est considérablement accru ces dernières années. Cette prolifération pose un problème sociétal de premier ordre, celui de l’exploitation des flux générés. Actuellement, ces données sont en majorité analysées par des opérateurs humains. Cependant, de nombreuses études remettent en cause la pertinence de cette approche. Il est chronophage et laborieux pour un opérateur de visionner des vidéos de surveillance durant de longues périodes. Compte tenu des progrès réalisés récemment dans le domaine de la vision par ordinateur, notamment par l'intermédiaire
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Dahmani, Sara. "Synthèse audiovisuelle de la parole expressive : modélisation des émotions par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0137.

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Les travaux de cette thèse portent sur la modélisation des émotions pour la synthèse audiovisuelle expressive de la parole à partir du texte. Aujourd’hui, les résultats des systèmes de synthèse de la parole à partir du texte sont de bonne qualité, toutefois la synthèse audiovisuelle reste encore une problématique ouverte et la synthèse expressive l’est encore d’avantage. Nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode de modélisation des émotions malléable et flexible, permettant de mélanger les émotions comme on mélange les teintes sur une palette de couleurs. Dans une première partie
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Deschamps, Sébastien. "Apprentissage actif profond pour la reconnaissance visuelle à partir de peu d’exemples." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS199.

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L’analyse automatique d’images a permis d’améliorer l’exploitation des capteurs d’image, avec des données qui proviennent de différents capteurs tels que des caméras de téléphone, des caméras de surveillance, des imageurs satellites ou encore des drones. L’apprentissage profond obtient d’excellents résultats dans les applications d’analyse d’images où de grandes quantités de données annotées sont disponibles, mais apprendre un nouveau classifieur d’images à partir de zéro est une tâche difficile. La plupart des méthodes de classification d’images sont supervisées, nécessitant des annotations,
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Durand, Charlotte. "Apprentissage profond, assimilation de données et dynamique de la glace de mer." Electronic Thesis or Diss., Marne-la-vallée, ENPC, 2024. https://pastel.hal.science/tel-04972043.

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Les régions polaires, véritable thermostat de la Terre, subissent des transformations rapides dues au changement climatique, avec la glace de mer comme indicateur clé. La glace de mer influence les températures globales, la circulation océanique et soutient les écosystèmes ainsi que les communautés humaines. Prédire l'évolution de la glace de mer est crucial mais difficile en raison de ses interactions complexes avec l'atmosphère et l'océan. L’évolution de la glace de mer implique des processus thermodynamiques, mécaniques et de dynamique des fluides, qui sont difficiles à modéliser. D’une par
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Khacef, Yacine. "Surveillance avancée du trafic routier par détection acoustique distribuée et apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5070.

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La gestion du trafic urbain est un enjeu crucial pour les villes du monde entier, en raison de l'augmentation continue du nombre de véhicules. Les méthodes classiques, telles que les caméras et les boucles de détection, s'avèrent souvent inadaptées à cause de leurs coûts élevés, de la faible résolution des capteurs, et des enjeux de protection de la vie privée. Récemment, la technologie de détection acoustique distribuée (DAS) a émergé comme une solution innovante pour la surveillance du trafic. En convertissant des câbles de fibre optique en un réseau de capteurs de vibration, la technologie
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Peiffer, Elsa. "Implications des structures cérébrales profondes dans les apprentissages procéduraux." Lyon 1, 2000. http://www.theses.fr/2000LYO1T267.

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Philip, Julien. "Édition et rendu à base d’images multi-vues par apprentissage profond et optimisation." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4048.

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Les images de synthèse (CGI) prennent une place grandissante dans notre environnement. Que ce soit dans les jeux vidéos ou les films, leur qualité ne cesse de s’accroître nécessitant la création fastidieuse de contenus artistiques. L’émergence de la réalité virtuelle et augmentée, entraine la nécessité de rendre des environnements existants. Pour permettre l’utilisation généralisée des images de synthèse dans des applications telles que la télé-présence ou les visites virtuelles, la digitalisation manuelle des contenus par des artistes se doit d’être évitée. Une des solutions peut provenir des
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Frizzi, Sebastien. "Apprentissage profond en traitement d'images : application pour la détection de fumée et feu." Electronic Thesis or Diss., Toulon, 2021. http://www.theses.fr/2021TOUL0007.

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Les chercheurs ont établi une forte corrélation entre les étés chauds et la fréquence ainsi que l'intensité desincendies de forêt. Le réchauffement climatique dû aux gaz à effet de serre tels que le dioxyde de carboneaugmente la température dans certaines parties du monde. Or, les incendies libèrent des quantitésimportantes de gaz à effet de serre, engendrant une augmentation de la température moyenne sur terreinduisant à son tour une augmentation des incendies de forêt... Les incendies détruisent des millionsd'hectares de zones forestières, des écosystèmes abritant de nombreuses espèces et on
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Guesdon, Romain. "Estimation de poses humaines par apprentissage profond : application aux passagers des véhicules autonomes." Electronic Thesis or Diss., Lyon 2, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO20002.

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La recherche concernant les voitures autonomes a fortement progressé ces dernières décennies, en se concentrant particulièrement sur l'analyse de l'environnement extérieur et sur les tâches liées à la conduite. Cela a permis une importante croissance de l'autonomie des véhicules particuliers. Dans ce nouveau contexte, il peut être pertinent de s'intéresser aux passagers de ces véhicules autonomes afin d'étudier le comportement de ces derniers face à cette révolution du moyen de transport. C'est pour approfondir ces thématiques que le projet région AURA AutoBehave a été mis en place. Ce projet
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Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.

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L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusi
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Zhang, Jian. "Modèles de Mobilité de Véhicules par Apprentissage Profond dans les Systèmes de Tranport Intelligents." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2018. http://www.theses.fr/2018ECLI0015/document.

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Les systèmes de transport intelligents ont acquis un grand intérêt pour la recherche ces dernières années. Alors que la simulation réaliste du trafic joue un rôle important, elle n'a pas reçu suffisamment d'attention. Cette thèse est consacrée à l'étude de la simulation du trafic au niveau microscopique et propose des modèles de mobilité des véhicules correspondants. À l'aide de méthodes d'apprentissage profond, ces modèles de mobilité ont fait leurs preuves avec une crédibilité prometteuse pour représenter les véhicules dans le monde réel. D'abord, un modèle de mobilité basé sur un réseau de
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Jneid, Khoder. "Apprentissage par Renforcement Profond pour l'Optimisation du Contrôle et de la Gestion des Bâtiment." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALM062.

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Les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) consomment une quantité important d'énergie dans les bâtiments. Les approches conventionnelles utilisées pour contrôler les systèmes CVC reposent sur un contrôle basé sur des règles (RBC) qui consiste en des règles prédéfinies établies par un expert. Le contrôle prédictif par modèle (MPC), largement exploré dans la littérature, n'est pas adopté par l'industrie car il s'agit d'une approche basée sur un modèle qui nécessite de construire au préalable des modèles du bâtiment qui sont utilisés dans la phase d'optimisation. Cette c
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