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4 janvier 2018

Thèse en data science


Catégorie : Doctorant


Optimisation robuste sous incertitudes du choix de bandes spectrales pour la détection d'anomalies.

 

Depuis quelques années, on constate un intérêt croissant pour la spécification et la conception d’imageurs multispectraux, qui permettent d’acquérir simultanément l’image d’une scène dans plusieurs (typiquement entre 2 et 10) bandes spectrales en infrarouge ou en visible. Les applications de ces instruments sont très variées : télédétection satellitaire ou spatiale, détection d’aéronefs, de drones,…

Afin d’optimiser le choix des bandes spectrales pour des applications de type détection d’anomalies, il est important de tenir compte des incertitudes qui affectent certaines données, comme les conditions météorologiques, et qui conduisent à une variabilité des scènes observées, ainsi que de la diversité des objets susceptibles d’être rencontrés. Il faut donc évoluer d’une stratégie d’optimisation classique et déterministe vers une optimisation robuste, qui a pour but de concevoir des systèmes dont les performances sont peu sensibles aux fluctuations induites par les paramètres incertains. Elle s’appuie sur des mesures de robustesse pour quantifier les variations des objectifs dues aux incertitudes.

En s’appuyant sur les travaux de thèse de Florian Maire (prix de thèse DGA 2016) sur la prise en compte simultanée des variabilités spectrale et spatiale des objets d’intérêt et du fond pour la détection d’anomalies, le doctorant sera amené à proposer une méthodologie de sélection robuste de bandes spectrales. Cette problématique, cruciale pour le dimensionnement des futurs systèmes opérationnels multispectraux, n’est encore que très peu abordée dans la littérature.

Les travaux de thèse porteront sur les points suivant :

Le calcul de critères du type quantile ou superquantile nécessite un grand nombre d’évaluations des objectifs afin d’observer l’effet des variations des paramètres incertains autour de chaque solution considérée. Il faudra donc proposer des estimateurs efficaces adaptés à la problématique du choix de bandes spectrales, et mettre en oeuvre et adapter les algorithmes d’optimisation les plus prometteurs. On s'appuiera sur des méthodes de type machine learning.

Contact :

sidonie.lefebvre@onera.fr

 

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