Spatio-temporal grid mining applied to image classification and cellular automata analysis

par Romain Deville

Thèse de doctorat en InfoMath

Sous la direction de Christine Solnon.

Soutenue le 30-05-2018

à Lyon , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec Institut national des sciences appliquées de Lyon (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) , LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône) (laboratoire) , Geometry Processing and Constrained Optimization / M2DisCo (équipe de recherche) et de Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS (laboratoire) .

Le président du jury était Céline Rouveirol.

Le jury était composé de Christine Solnon, Céline Rouveirol, Bruno Crémilleux, Jean-Yves Ramel, Élisa Fromont, Jean-Christophe Janodet, Baptiste Jeudy.

Les rapporteurs étaient Bruno Crémilleux, Jean-Yves Ramel.

  • Titre traduit

    Fouille de grille spatio-temporelle appliqué à la classification d'image et à l'analyse d'automate cellulaire


  • Résumé

    Durant cette thèse, nous abordons le problème de la fouille exhaustive de motifs pour un cas particulier de graphes : les grilles. Ces grilles peuvent être utilisées pour modéliser des objets ayant une structure régulière. Ces structures sont naturellement présentes dans de nombreux jeux de plateaux (les dames, les échecs ou le go par exemple) ou encore dans les modélisations d’écosystèmes utilisant des automates cellulaires. On les retrouve également à un plus bas niveau dans les images, qui sont des grilles 2D de pixels ou encore les vidéos, qui sont des grilles spatio-temporelles 2D+t de pixels. Au cours de cette thèse, nous avons proposé un nouvel algorithme de fouille de motifs fréquents dédié aux grilles spatio-temporelles, GriMA. L’usage des grilles régulières permet à notre algorithme de réduire la complexité des tests d’isomorphismes. Ces tests sont souvent utilisés par les algorithmes génériques de fouilles de graphes mais ayant une complexité importante, cela limite leur usage sur des données réelles. Deux applications ont été proposées pour évaluer notre algorithme : la classification d’images pour la fouille de grilles 2D et la prédiction d’automates cellulaires pour la fouille de grilles 2D+t.


  • Résumé

    During this thesis, we consider the exhaustive graph mining problem for a special kind of graphs : the grids. Theses grids can be used to model objects that present a regular structure. These structures are naturally present in multiple board games (checkers, chess or go for instance) or in ecosystems models using cellular automata. It is also possible to find this structure in a lower level in images, which are 2D grids of pixels, or even in videos, which are 2D+t spatio-temporal grids of pixels. In this thesis, we proposed a new algorithm to find frequent patterns dedicated to spatio-temporal grids, GriMA. Use of regular grids allow our algorithm to reduce the complexity of the isomorphisms test. These tests are often use by generic graph mining algorithm but because of their complexity, they are rarely used on real data. Two applications were proposed to evaluate our algorithm: image classification for 2D grids mining and prediction of cellular automata for 2D+t grids mining.


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