Approches parcimonieuses pour la sélection de variables et la classification : application à la spectroscopie IR de déchets de bois

Sparse aproaches for variables selection and classification : application to infrared spectroscopy of wood wastes

• Auteur / Autrice : Leïla Belmerhnia
• Direction : David Brie, El-Hadi Djermoune
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique
• Date : Soutenance le 02/05/2017
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Régis Lengellé
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alain Rakotomamonjy, André Ferrari, Cédric Carteret
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alain Rakotomamonjy, André Ferrari

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dispositifs de tri

Imagerie hyperspectrale

Représentation parcimonieuse

Commande robuste

Spectroscopie infrarouge proche

Mots clés libres

Spectres IR

Classification

SVM

Sélection de variables

Approches parcimonieuses

Images hyperspectrales

Infrared spectra

Classification

SVM

Variable selection

Sparse approaches

Hyperspectral images

Résumé

Le présent travail de thèse se propose de développer des techniques innovantes pour l'automatisation de tri de déchets de bois. L'idée est de combiner les techniques de spectrométrie proche-infra-rouge à des méthodes robustes de traitement de données pour la classification. Après avoir exposé le contexte du travail dans le premier chapitre, un état de l'art sur la classification de données spectrales est présenté dans le chapitre 2. Le troisième chapitre traite du problème de sélection de variables par des approches parcimonieuses. En particulier nous proposons d'étendre quelques méthodes gloutonnes pour l'approximation parcimonieuse simultanée. Les simulations réalisées pour l'approximation d'une matrice d'observations montrent l'intérêt des approches proposées. Dans le quatrième chapitre, nous développons des méthodes de sélection de variables basées sur la représentation parcimonieuse simultanée et régularisée, afin d'augmenter les performances du classifieur SVM pour la classification des spectres IR ainsi que des images hyperspectrales de déchets de bois. Enfin, nous présentons dans le dernier chapitre les améliorations apportées aux systèmes de tri de bois existants. Les résultats des tests réalisés avec logiciel de traitement mis en place, montrent qu'un gain considérable peut être atteint en termes de quantités de bois recyclées

In this thesis, innovative techniques for sorting wood wastes are developed. The idea is to combine infrared spectrometry techniques with robust data processing methods for classification task. After exposing the context of the work in the first chapter, a state of the art on the spectral data classification is presented in the chapter 2. The third chapter deals with variable selection problem using sparse approaches. In particular we propose to extend some greedy methods for the simultaneous sparse approximation. The simulations performed for the approximation of an observation matrix validate the advantages of the proposed approaches. In the fourth chapter, we develop variable selection methods based on simultaneous sparse and regularized representation, to increase the performances of SVM classifier for the classification of NIR spectra and hyperspectral images of wood wastes. In the final chapter, we present the improvements made to the existing sorting systems. The results of the conducted tests using the processing software confirm that significant benefits can be achieved in terms of recycled wood quantities