Soutenance de thèse de Jordan Frecon
| Quand ? |
Le 11/10/2016, de 10:30 à 13:30 |
|---|---|
| Où ? | Amphithéâtre L (Site Monod, Biologie) |
| S'adresser à | Jordan Frecon |
| Participants |
Jordan Frecon |
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L'invariance d'échelle repose sur l'intuition que les dynamiques temporelles ne sont pas gouvernées par une (ou quelques) échelle(s) caratéristique(s). Cette propriété est massivement utilisée dans la modélisation et l'analyse de données univariées issues d'applications réelles. Son utilisation pratique se heurte pourtant à deux difficultés dans les applications modernes : les propriétés d'invariance d'échelle ne sont plus nécessairement homogènes en temps ou espace ; le caractère multivarié des données rend fortement non linéaires et non convexes les fonctionnelles à minimiser pour l'estimation des paramètres d'invariance d'échelle.
La première originalité de ce travail est d'envisager l'étude de l'invariance d'échelle inhomogène comme un problème conjoint de détection/segmentation et estimation et d'en proposer une formulation par minimisation de fonctionnelles vectorielles, construites autour de pénalisation par variation totale, afin d'estimer à la fois les frontières délimitant les changements et les propriétés d'invariance d'échelle de chaque région. La construction d'un algorithme de débruitage par variation totale vectorielle à la volée est proposée.
La seconde originalité réside dans la conception d'une procédure de minimisation de fonctionnelle non convexe type « branch and bound » pour l'identification complète de l'extension bivariée, du mouvement brownien fractionnaire, considéré comme référence pour la modélisation de l'invariance d'échelle univariée.
Cette procédure est mise en oeuvre en pratique sur des données de trafic Internet dans le contexte de la détection d'anomalies.
Dans un troisième temps, nous proposons des contributions spécifiques au débruitage par variation totale : modèle poissonnien d'attache aux données en relation avec un problème de détection d'états pour la fluorescence intermittente ; sélection automatique du paramètre de régularisation.