Reconnaissance des formes dans un environnement dynamique appliquée au diagnostic et au ...

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by  Laurent Hartert

Reconnaissance des formes dans un environnement
dynamique appliquée au diagnostic et au suivi des
systèmes évolutifs
Laurent Hartert
To cite this version:
LaurentHartert. Reconnaissancedesformesdansunenvironnementdynamiqueappliquéeaudiagnos-
tic et au suivi des systèmes évolutifs. Automatique / Robotique. Université de Reims - Champagne
Ardenne, 2010. Français. ￿NNT: ￿. ￿tel-00549782￿
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abroad, or from public or private research centers. publics ou privés.
UNIVERSITE DE REIMS CHAMPAGNE-ARDENNE
Ecole Doctorale Sciences, Technologies, Santé
THÈSE
Présentée à
L'UFR SCIENCES EXACTES ET NATURELLES
Pour l'obtention du grade de
DOCTEUR DE L'UNIVERSITE DE
REIMS CHAMPAGNE-ARDENNE
Spécialité
Génie Informatique, Automatique et Traitement du Signal
par
Laurent HARTERT
Reconnaissance des formes dans un environnement
dynamique
appliquée au diagnostic et au suivi des systèmes évolutifs

Soutenue le 24 Novembre 2010 devant le jury composé de :

Frédéric VANDERHAEGEN Professeur, Université de Valenciennes et du
Hainaut-Cambrésis (président du jury)

Denis HAMAD Professeur, Université du Littoral Côte d'Opale
(rapporteur)

Sylvie CHARBONNIER Maître de conférences HDR, Université Joseph
Fourier de Grenoble (rapporteur)

Nada MATTA HDR, Université de Technologie de Troyes
(examinatrice)

Moamar SAYED MOUCHAWEH Maître de conférences HDR, Université de Reims
Champagne-Ardenne (directeur de thèse)

Patrice BILLAUDEL Professeur, Université de Reims Champagne-
Ardenne (directeur de thèse)
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Remerciements
Ce manuscrit de thèse présente les travaux de recherche réalisés durant mon doctorat au
sein de l'Université de Reims Champagne Ardenne et plus précisément au sein de l'Institut de
Formation Technique Supérieure (IFTS) de Charleville-Mézières.
Durant ces trois années, j'ai eu l'occasion de créer des liens et de travailler avec de
nombreuses personnes. Je tiens tout d'abord à remercier M. Janan ZAYTOON, professeur à
l'Université de Reims et directeur du Centre de Recherche en Sciences et Technologies de
l'Information et de la Communication (CReSTIC), pour m'avoir accueilli dans son laboratoire.
Je remercie également M. Yvon GARDAN, professeur à l'Université de Reims et directeur de
l'IFTS durant mes années de doctorat, pour m'avoir permis d'intégrer l'IFTS.
Parmi les personnes ayant joué un rôle majeur dans les travaux de cette thèse, je tiens à
remercier vivement M. Moamar SAYED MOUCHAWEH, maître de conférences HDR à
l'Université de Reims et directeur de ma thèse, pour m'avoir transmis sa passion de la
recherche, m'avoir aidé et guidé tout au long de mes travaux de recherche et pour son amitié
au quotidien. Je tiens également à témoigner toute ma gratitude à M. Patrice BILLAUDEL,
professeur à l'Université de Reims, directeur de l'IFTS et de ma thèse, pour sa disponibilité,
ses conseils et sa gentillesse.
Je remercie chaleureusement, M. Denis HAMAD, professeur à l'Université du Littoral
Côte d'Opale et Mme Sylvie CHARBONNIER, maître de conférences HDR à l'Université
Joseph Fourier de Grenoble pour avoir accepté d'être les rapporteurs de ma thèse, et pour
l'ensemble des remarques et des conseils qu'ils m'ont donné. Tous mes remerciements vont
également à M. Frédéric VANDERHAEGEN, professeur à l'Université de Valenciennes et du
Hainaut-Cambrésis et à Mme Nada MATTA, HDR à l’Université de Technologie de Troyes,
pour avoir accepté d'être les examinateurs de mes travaux de thèse et pour tous leurs précieux
conseils.
J'adresse également mes sincères remerciements à Mme Estelle PERRIN pour m'avoir
donné l'opportunité d'enseigner, ce que j'ai tout particulièrement apprécié, durant mes années
de doctorat.
3
Je pense à tout le personnel de l'IFTS avec qui un contact très chaleureux a pu être établi,
notamment avec Sébastien, Benoît, Tahar, Cosmin, Walid, Oana, Alexandre, Nicolas,
Frédéric, Géraldine, Nicole, ... ainsi qu'aux membres du CReSTIC situés à Reims, Bernard,
Noureddine, Kevin, Alexandre, François, Pascale, Benoît, Omar, Noureddine, Sofiane,
Rachid, ... pour l'amitié qui nous unit, pour tous les bons moments passés ensemble ainsi que
pour l'aide mutuelle que l'on a su s'apporter.
Je tiens à remercier le Conseil Général des Ardennes pour leur aide financière sans laquelle
ces travaux de thèse n'auraient pas pu être réalisés.
Je ne peux terminer ces remerciements sans parler de toutes les personnes qui ont eu une
place majeure dans ma vie personnelle, et également dans le cadre des travaux de cette thèse.
Je pense particulièrement à mes parents, à ma grand-mère, ainsi qu'à mon frère et à sa famille
pour leur affection et pour m'avoir donné les moyens et la volonté de faire ces études. Je
pense également à ma belle famille qui a toujours été présente durant ces années importantes.
Enfin, je tiens à dédier ce mémoire de thèse à ma merveilleuse épouse Amélie qui a su me
soutenir durant ces trois années, ainsi qu'à ma magnifique fille Méline qui fait de moi un papa
comblé.
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Table des matières

Introduction générale.............................................................................................................11

Chapitre 1. Introduction à la reconnaissance des formes...................................................20

1.1. Principe général des méthodes de reconnaissance des formes......................................20
1.1.1. Introduction............................................................................................................20
1.1.1.a. Principe...........................................................................................................21
1.1.1.b. Prétraitement des données..............................................................................23
1.1.1.c. Apprentissage et classification........................................................................24
1.1.1.d. Environnement statique et environnement dynamique....................................25
1.1.2. Reconnaissance statique des formes statiques.......................................................25
1.1.3. Reconnaissance dynamique des formes statiques..................................................27
1.1.4. Reconnaissance statique des formes dynamiques..................................................28
1.1.5. Reconnaissance dynamique des formes dynamiques.............................................31
1.2. Reconnaissance des formes dans un environnement dynamique..................................32
1.2.1. Définitions et objectifs...........................................................................................32
1.2.2. Principe d'adaptation des paramètres du classifieur...............................................33
1.2.3. Méthodes de reconnaissance dynamique des formes.............................................35
1.2.3.a. Réseaux de neurones.......................................................................................36
1.2.3.b. Méthodes à noyau............................................................................................41
1.2.3.c. Arbres de décision...........................................................................................46
1.2.3.d. Autres méthodes de reconnaissance dynamique des formes...........................47
1.2.4. Méthodes de reconnaissance des formes dynamiques...........................................50
1.2.4.a. Méthodes de segmentation..............................................................................51
1.2.4.b. Mesures de similarité entre les formes dynamiques........................................54
1.2.4.c. Classification des formes dynamiques.............................................................56
1.2.5. Applications des méthodes de classification dynamique.......................................59
1.3. Conclusion.....................................................................................................................60

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Chapitre 2. Contributions à la reconnaissance dynamique des formes............................62

2.1. Fuzzy Pattern Matching Dynamique (FPMD)..............................................................62
2.1.1. Principe de la méthode Fuzzy Pattern Matching Incrémentale (FPMI).................63
2.1.1.a. Phase d’apprentissage....................................................................................63
2.1.1.b. Phase de classification....................................................................................64
2.1.1.c. Phase de mise à jour incrémentale..................................................................65
2.1.2. Principe de la méthode Fuzzy Pattern Matching Dynamique (FPMD).................66
2.1.2.a. Détection des évolutions..................................................................................67
2.1.2.b. Adaptation des classes évoluées......................................................................69
2.1.2.c. Validation des classes......................................................................................70
2.1.3. Définition des paramètres de la méthode FPMD supervisée.................................74
2.2. K-Plus Proches Voisins Flous Dynamique (KPPVFD)................................................76
2.2.1. Versions antérieures des K-Plus Proches Voisins..................................................76
2.2.2. KPPVFD en version Supervisée (KPPVFD-S)......................................................78
2.2.2.a. Détection des évolutions de classes................................................................78
2.2.2.b. Adaptation des classes évoluées......................................................................80
2.2.2.c. Validation des classes......................................................................................80
2.2.3. KPPVFD en version Semi-Supervisée (KPPVFD-SS)..........................................83
2.2.3.a. Apprentissage et classification........................................................................84
2.2.3.b. Détection de l'évolution d'une classe..............................................................85
2.2.3.c. Adaptation d'une classe après validation de son évolution et création d'une
nouvelle classe..............................................................................................................85
2.2.3.d. Validation des classes.....................................................................................86
2.2.4. Définition des paramètres des méthodes KPPVFD-S et KPPVFD-SS..................89
2.3. Protocole expérimental pour la validation des méthodes proposées.............................90
2.3.1. Limites des méthodes incrémentales pour les classes dynamiques........................93
2.3.2. Application de la méthode FPMD sur des classes dynamiques...........................102
2.3.3. Application de la méthode KPPVFD-S sur des classes dynamiques...................115
2.3.4. Application de la méthode KPPVFD-SS sur des classes dynamiques.................121
2.3.5. Comparatif des résultats obtenus..........................................................................127
2.4. Conclusion...................................................................................................................128

7
Chapitre 3. Contributions aux méthodes de reconnaissance des formes dynamiques..131

3.1. Introduction.................................................................................................................131
3.2. Approches de reconnaissance structurelle des formes dynamiques............................134
3.3. Approche proposée de reconnaissance structurelle des formes dynamiques..............137
3.3.1. Adaptation du nombre de primitives....................................................................139
3.3.2. Choix des primitives.............................................................................................141
3.3.3. Méthode de segmentation.....................................................................................141
3.3.4. Classification des formes dynamiques par mesure de similarité..........................144
3.3.5. Exemples illustratifs.............................................................................................146
3.4. Combinaison de classifieurs basée sur les caractéristiques statistiques et structurelles
des formes dynamiques......................................................................................................152
3.4.1. Méthodes existantes.............................................................................................153
3.4.1.a. Principe de fonctionnement des multi-classifieurs........................................153
3.4.1.b. Exemples de multi-classifieur........................................................................155
3.4.2. Approche mixte proposée de reconnaissance des formes dynamiques................156
3.4.2.a. Méthode de classification statistique............................................................159
3.4.2.b. Fusion des résultats par le multi-classifieur.................................................162
3.4.2.c. Signature mixte interprétable et mesure de similarité..................................163
3.5. Conclusion...................................................................................................................165

Chapitre 4. Application et validation des approches proposées......................................169

4.1. Application et validation des méthodes proposées de reconnaissance dynamique des
formes.................................................................................................................................169
4.1.1. Benchmark d'un système hydraulique à deux réservoirs.....................................170
4.1.1.a. Présentation du benchmark...........................................................................170
4.1.1.b. Protocole expérimental.................................................................................172
4.1.1.c. Résultats de classification.............................................................................174
4.1.2. Système de commutation.....................................................................................177
4.1.2.a. Le système.....................................................................................................177
4.1.2.b. Recherche des paramètres discriminatifs.....................................................178
4.1.2.c. Résultats de classification.............................................................................180
4.1.3. Suivi de qualité des soudures réalisées par un robot industriel............................184
8
4.1.3.a. Système industriel de soudure.......................................................................184
4.1.3.b. Protocole expérimental.................................................................................185
4.1.3.c. Phase d'analyse des signaux acquis..............................................................188
4.1.3.d. Résultats de classification.............................................................................191
4.1.4. Suivi du fonctionnement d’un générateur de vapeur du Réacteur à Neutrons
Rapides (RNR) Prototype Fast Reactor (PFR)...............................................................195
4.1.4.a. Présentation du système................................................................................195
4.1.4.b. Analyse des données......................................................................................196
4.1.4.c. Résultats de classification.............................................................................197
4.1.4.d. Définition d'un automate pour améliorer le taux de classification...............199
4.2. Application de la méthode mixte proposée pour la reconnaissance des formes
dynamiques.........................................................................................................................201
4.2.1. Caractérisation et interprétation de la coordination inter-segmentaire de la marche
des patients hémiparétiques............................................................................................201
4.2.1.a. Présentation de l’application........................................................................201
4.2.1.b. Etablissement de la base de données clinique..............................................202
4.2.1.c. Approches existantes.....................................................................................205
4.2.1.d. Résultats de classification.............................................................................206
4.2.1.e. Interprétation des résultats............................................................................211
4.2.1.f. Utilisation de la mesure de similarité mixte..................................................213
4.3. Conclusion...................................................................................................................215

Conclusion générale et Perspectives...................................................................................218

Bibliographie.........................................................................................................................225

Résumé..................................................................................................................................243

Abstract.................................................................................................................................245

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