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Sélection et classification : avancement

Sélection et classification : avancement. Marine Campedel www.tsi.enst.fr/~campedel 22 mars 2005. Présentation. Résumé du travail précédent et correction de la méthode ; Résultats obtenus avec les GMRF ; Stabilité des méthodes non supervisées ; Travaux en cours et à venir.

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Sélection et classification : avancement

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Presentation Transcript

  1. Sélection et classification : avancement Marine Campedel www.tsi.enst.fr/~campedel 22 mars 2005

  2. Présentation • Résumé du travail précédent et correction de la méthode ; • Résultats obtenus avec les GMRF ; • Stabilité des méthodes non supervisées ; • Travaux en cours et à venir.

  3. Description de la plate-forme Requêtes utilisateur Images Extraction de caractéristiques Sélection de caractéristiques Caractéristiques Apprentissage Non supervisé Modèles Modèles étiquetés Apprentissage supervisé Caract.+ étiquettes

  4. Algorithmes de sélection

  5. Évaluation des sélections Sélection de caractéristiques Attributs (+étiquettes de classe) Boucle de validation croisée Apprentissage/Test Sélection de caractéristiques Sélection de caractéristiques Classification Calcul d’heuristiques Apprentissage d’un classificateur Moyenne et écart-type du taux d’erreurs de classification Mesure de redondance

  6. Base de travail Base d’apprentissage similaire à l’étiquetage manuel produit par un utilisateur

  7. Résultats passés • Classificateur SVM (linéaire) plus performant que KPPV ou Fisher sur la base étudiée ; • Sélection effectuée sur des caractéristiques de textures : • Réduction de 78+24+18 à 20 (voire 10) coefficients sans perte de performance de classification ; • Algorithmes non supervisés aussi puissants que les algorithmes supervisés.

  8. GMRF (classification)

  9. GMRF (sélection) 1/2

  10. GMRF (sélection) 2/2 • 6 attributs sélectionnés à chaque boucle de validation croisée ; • GMRF et attributs géométriques présents.

  11. Stabilité (non supervisé) 1/2 • Comparaison de deux expériences : • Sélection et classification sur la même base ; • Sélection et classification sur des bases différentes (base aléatoire pour la sélection, 2000 vignettes 64x64, pas d’étiquette de classe). • Si les sélections sont stables, les performances de reconnaissance doivent être similaires.

  12. Stabilité (non supervisé) 2/2

  13. Travaux en attente • Estimation du nombre minimal d’attributs • Chaîne entièrement non supervisée • Kernel kMeans + indexes simples de la littérature • Étude de méthodes hiérarchiques (Ivan) • Stagiaire de mastère (M. Ould : avril-septembre) • Base de données • Constitution d’une base étiquetée manuellement • Système de gestion de BD : stagiaire de fin d’études (J. Siyar : février – juillet)

  14. Suite à la prochaine réunion …

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