Applicabilité de la texture couleur à la différentiation des classes d’occupation du territoire sur des images satellitales multispectrales

La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes.

Information utile à la catégorisation du sexe des visages

La présente thèse avait pour mandat d’examiner la question suivante : quels sont les indices visuels utilisés pour catégoriser le sexe d’un visage et comment sont-ils traités par le cerveau humain? La plupart des études examinant l’importance de certaines régions faciales pour la catégorisation du sexe des visages présentaient des limites quant à leur validité externe. L’article 1 visait à investiguer l’utilisation des indices achromatiques et chromatiques (sur l’axe xy) dans un contexte de plus grande validité externe. Pour ce faire, nous avons utilisé la technique Bubbles afin d’échantillonner l’espace xy de visages en couleurs n’ayant subi aucune transformation. Afin d’éviter les problèmes liés à la grande répétition des mêmes visages, nous avons utilisé un grand nombre de visages (c.-à-d. 300 visages caucasiens d’hommes et de femmes) et chaque visage n’a été présenté qu’une seule fois à chacun des 30 participants. Les résultats indiquent que la région des yeux et des sourcils—probablement dans le canal blanc-noir—est l’indice le plus important pour discriminer correctement le genre des visages; et que la région de la bouche—probablement dans le canal rouge-vert—est l’indice le plus important pour discriminer rapidement et correctement le genre des visages. Plusieurs études suggèrent qu’un indice facial que nous n’avons pas étudié dans l’article 1—les distances interattributs—est crucial à la catégorisation du sexe. L’étude de Taschereau et al. (2010) présente toutefois des données allant à l’encontre de cette hypothèse : les performances d’identification des visages étaient beaucoup plus faibles lorsque seules les distances interattributs réalistes étaient disponibles que lorsque toutes les autres informations faciales à l’exception des distances interattributs réalistes étaient disponibles. Quoi qu’il en soit, il est possible que la faible performance observée dans la condition où seules les distances interattributs étaient disponibles soit explicable non par une incapacité d’utiliser ces indices efficacement, mais plutôt par le peu d’information contenue dans ces indices. L’article 2 avait donc comme objectif principal d’évaluer l’efficacité—une mesure de performance qui compense pour la faiblesse de l’information disponible—des distances interattributs réalistes pour la catégorisation du sexe des visages chez 60 participants. Afin de maximiser la validité externe, les distances interattributs manipulées respectaient la distribution et la matrice de covariance observées dans un large échantillon de visages (N=515). Les résultats indiquent que les efficacités associées aux visages ne possédant que de l’information au niveau des distances interattributs sont un ordre de magnitude plus faibles que celles associées aux visages possédant toute l’information que possèdent normalement les visages sauf les distances interattributs et donnent le coup de grâce à l’hypothèse selon laquelle les distances interattributs seraient cuciale à la discrimination du sexe des visages. L’article 3 avait pour objectif principal de tester l’hypothèse formulée à la fin de l’article 1 suivant laquelle l’information chromatique dans la région de la bouche serait extraite très rapidement par le système visuel lors de la discrimination du sexe. Cent douze participants ont chacun complété 900 essais d’une tâche de discrimination du genre pendant laquelle l’information achromatique et chromatique des visages était échantillonnée spatiotemporellement avec la technique Bubbles. Les résultats d’une analyse présentée en Discussion seulement confirme l’utilisation rapide de l’information chromatique dans la région de la bouche. De plus, l’utilisation d’un échantillonnage spatiotemporel nous a permis de faire des analyses temps-fréquences desquelles a découlé une découverte intéressante quant aux mécanismes d’encodage des informations spatiales dans le temps. Il semblerait que l’information achromatique et chromatique à l’intérieur d’une même région faciale est échantillonnée à la même fréquence par le cerveau alors que les différentes parties du visage sont échantillonnées à des fréquences différentes (entre 6 et 10 Hz). Ce code fréquentiel est compatible avec certaines évidences électrophysiologiques récentes qui suggèrent que les parties de visages sont « multiplexées » par la fréquence d’oscillations transitoires synchronisées dans le cerveau.

Étude intracrânienne sur les mécanismes cérébraux permettant la reconnaissance d’objets

La reconnaissance d’objets est une tâche complexe au cours de laquelle le cerveau doit assembler de manière cohérente tous les éléments d’un objet accessible à l’œil afin de le reconnaître. La construction d’une représentation corticale de l’objet se fait selon un processus appelé « bottom-up », impliquant notamment les régions occipitales et temporales. Un mécanisme « top-down » au niveau des régions pariétales et frontales, facilite la reconnaissance en suggérant des identités potentielles de l’objet à reconnaître. Cependant, le mode de fonctionnement de ces mécanismes est peu connu. Plusieurs études ont démontré une activité gamma induite au moment de la perception cohérente de stimuli, lui conférant ainsi un rôle important dans la reconnaissance d’objets. Cependant, ces études ont utilisé des techniques d’enregistrement peu précises ainsi que des stimuli répétitifs. La première étude de cette thèse vise à décrire la dynamique spatio-temporelle de l’activité gamma induite à l’aide de l’électroencéphalographie intracrânienne, une technique qui possède des résolutions spatiales et temporelles des plus précises. Une tâche d’images fragmentées a été conçue dans le but de décrire l’activité gamma induite selon différents niveaux de reconnaissance, tout en évitant la répétition de stimuli déjà reconnus. Afin de mieux circonscrire les mécanismes « top-down », la tâche a été répétée après un délai de 24 heures. Les résultats démontrent une puissante activité gamma induite au moment de la reconnaissance dans les régions « bottom-up ». Quant aux mécanismes « top-down », l’activité était plus importante aux régions occipitopariétales. Après 24 heures, l’activité était davantage puissante aux régions frontales, suggérant une adaptation des procédés « top-down » selon les demandes de la tâche. Très peu d’études se sont intéressées au rythme alpha dans la reconnaissance d’objets, malgré qu’il soit bien reconnu pour son rôle dans l’attention, la mémoire et la communication des régions neuronales distantes. La seconde étude de cette thèse vise donc à décrire plus précisément l’implication du rythme alpha dans la reconnaissance d’objets en utilisant les techniques et tâches identiques à la première étude. Les analyses révèlent une puissante activité alpha se propageant des régions postérieures aux régions antérieures, non spécifique à la reconnaissance. Une synchronisation de la phase de l’alpha était, quant à elle, observable qu’au moment de la reconnaissance. Après 24 heures, un patron similaire était observable, mais l’amplitude de l’activité augmentait au niveau frontal et les synchronies de la phase étaient davantage distribuées. Le rythme alpha semble donc refléter des processus attentionnels et communicationnels dans la reconnaissance d’objets. En conclusion, cette thèse a permis de décrire avec précision la dynamique spatio-temporelle de l’activité gamma induite et du rythme alpha ainsi que d’en apprendre davantage sur les rôles potentiels que ces deux rythmes occupent dans la reconnaissance d’objets.

A brain-computer interface for navigation in virtual reality

L'interface cerveau-ordinateur (ICO) décode les signaux électriques du cerveau requise par l’électroencéphalographie et transforme ces signaux en commande pour contrôler un appareil ou un logiciel. Un nombre limité de tâches mentales ont été détectés et classifier par différents groupes de recherche. D’autres types de contrôle, par exemple l’exécution d'un mouvement du pied, réel ou imaginaire, peut modifier les ondes cérébrales du cortex moteur. Nous avons utilisé un ICO pour déterminer si nous pouvions faire une classification entre la navigation de type marche avant et arrière, en temps réel et en temps différé, en utilisant différentes méthodes. Dix personnes en bonne santé ont participé à l’expérience sur les ICO dans un tunnel virtuel. L’expérience fut a était divisé en deux séances (48 min chaque). Chaque séance comprenait 320 essais. On a demandé au sujets d’imaginer un déplacement avant ou arrière dans le tunnel virtuel de façon aléatoire d’après une commande écrite sur l'écran. Les essais ont été menés avec feedback. Trois électrodes ont été montées sur le scalp, vis-à-vis du cortex moteur. Durant la 1re séance, la classification des deux taches (navigation avant et arrière) a été réalisée par les méthodes de puissance de bande, de représentation temporel-fréquence, des modèles autorégressifs et des rapports d’asymétrie du rythme β avec classificateurs d’analyse discriminante linéaire et SVM. Les seuils ont été calculés en temps différé pour former des signaux de contrôle qui ont été utilisés en temps réel durant la 2e séance afin d’initier, par les ondes cérébrales de l'utilisateur, le déplacement du tunnel virtuel dans le sens demandé. Après 96 min d'entrainement, la méthode « online biofeedback » de la puissance de bande a atteint une précision de classification moyenne de 76 %, et la classification en temps différé avec les rapports d’asymétrie et puissance de bande, a atteint une précision de classification d’environ 80 %.

Distribution-Free Bounds for Serial Correlation Coefficients in Heteroskedastic Symmetric Time Series

We consider the problem of testing whether the observations X1, ..., Xn of a time series are independent with unspecified (possibly nonidentical) distributions symmetric about a common known median. Various bounds on the distributions of serial correlation coefficients are proposed: exponential bounds, Eaton-type bounds, Chebyshev bounds and Berry-Esséen-Zolotarev bounds. The bounds are exact in finite samples, distribution-free and easy to compute. The performance of the bounds is evaluated and compared with traditional serial dependence tests in a simulation experiment. The procedures proposed are applied to U.S. data on interest rates (commercial paper rate).

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Inference for nonparametric high-frequency estimators with an application to time variation in betas

We consider the problem of conducting inference on nonparametric high-frequency estimators without knowing their asymptotic variances. We prove that a multivariate subsampling method achieves this goal under general conditions that were not previously available in the literature. We suggest a procedure for a data-driven choice of the bandwidth parameters. Our simulation study indicates that the subsampling method is much more robust than the plug-in method based on the asymptotic expression for the variance. Importantly, the subsampling method reliably estimates the variability of the Two Scale estimator even when its parameters are chosen to minimize the finite sample Mean Squared Error; in contrast, the plugin estimator substantially underestimates the sampling uncertainty. By construction, the subsampling method delivers estimates of the variance-covariance matrices that are always positive semi-definite. We use the subsampling method to study the dynamics of financial betas of six stocks on the NYSE. We document significant variation in betas within year 2006, and find that tick data captures more variation in betas than the data sampled at moderate frequencies such as every five or twenty minutes. To capture this variation we estimate a simple dynamic model for betas. The variance estimation is also important for the correction of the errors-in-variables bias in such models. We find that the bias corrections are substantial, and that betas are more persistent than the naive estimators would lead one to believe.