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Présentations MARCO

Pierre Talon, ingénieur sur le Projet MARCO axe1.
Pierre Chatelain, stage-ingénieur sur le Projet MARCO axe 1.

vendredi 6 septembre 2019 à 14h00

B014


Pierre Talon :
Étude comparative des matrices de similarité pour le clustering.

Dans le cadre de campagnes collectant des données issues de la cytométrie en flux (attributs, cytogrammes, image), une pré-étape de clustering est déployée pour offrir une représentation optimale de la variété des espèces phytoplanctoniques dans un but de labellisation par un expert humain ou machine lorsque la connaissance existe. Ce clustering est basé sur une métrique ou matrice de similarité entre les données pour les partitionner en N groupes. La présentation portera ainsi sur l’analyse de l’influence de diverses matrices de similarité et leurs fusions dans un contexte de clustering. Nous avons notamment étudié celle de Lihi Zelnik-Manor et Pietro Perona avec d’autres matrices de similarité construites à partir de métriques différentes. Le but principal de cette étude est d’identifier les fusions et les algorithmes appropriés pour des ensembles de données artificiels et réels, ainsi qu’à faciliter la comparaison et l’évaluation des mesures de similarité.

Pierre Chatelain :
Métrologie et suivi de clusters à partir de séries temporelles.

Les stations d’instrumentations fixes telles les bouées MAREL ou mobiles (pocket Ferrybox) offrent une photographie du milieu marin à des échelles permettant de s’intéresser aux phénomènes phytoplanctoniques côtiers depuis les années 2000. L’étude de ces collections de paramètres physico-chimiques requièrent une phase de métrologie puis de segmentation de ces séries temporelles en états environnementaux. Deux axes d’études seront présentés. Le premier concerne les méthodes de détection d’anomalies (offsets, dérives) développées pour des séries temporelles. Le second sera dédié à l’analyse de l’impact des différentes variables (temporelles, spatiales, paramètres ) dans un but de segmentation des événements d’une série, notamment par classification spectrale ou une technique DBSCAN.