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Publications ~ Support Vector Machines Jeudi 14 décembre 2017, 23h31

Publications sur Support Vector Machines

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Thèse de Doctorat et Habilitation
1 - Détection de zones brûlées après un feu de forêt à partir d'une seule image satellitaire SPOT 5 par techniques SVM.
O. Zammit. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, septembre 2008.
Mots-clés : Classification, Imagerie satellitaire, Zones brûlées, Feux de foret, Support Vector Machines, Croissance de Region.
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9 Articles de conférence
1 - Multi-spectral Image Analysis for Skin Pigmentation Classification.
S. Prigent et X. Descombes et D. Zugaj et P. Martel et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Hong-Kong, China, septembre 2010.
Mots-clés : skin hyper-pigmentation, Multi-spectral images, Support Vector Machines, Independant Component Analysis, Data reduction.
2 - Spectral Analysis and Unsupervised SVM Classification for Skin Hyper-pigmentation Classification.
S. Prigent et X. Descombes et D. Zugaj et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), Reykjavik, Iceland, juin 2010.
Mots-clés : Sectral analysis, Data reduction, Projection pursuit, Support Vector Machines, skin hyper-pigmentation.
3 - Multi-class SVM for forestry classification.
N. Hajj Chehade et JG. Boureau et C. Vidal et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Cairo, Egypt, novembre 2009.
Mots-clés : Support Vector Machines, texture segmentation, Haralick feature, remote sensing, Forest vegetation.
4 - Unsupervised One-Class SVM Using a Watershed Algorithm and Hysteresis Thresholding to Detect Burnt Areas.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA), Nizhny Novgorod, Russia, septembre 2008.
Mots-clés : Classification, Segmentation, Support Vector Machines, Zones brûlées, Feux de foret, Imagerie satellitaire.
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5 - Combining One-Class Support Vector Machines and hysteresis thresholding: application to burnt area mapping.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Lausanne, Switzerland, août 2008.
Note : à paraître.
Mots-clés : Classification, Imagerie satellitaire, Support Vector Machines, Zones brûlées, Feux de foret, Clustering.
Copyright :
6 - Apprentissage non supervisé des SVM par un algorithme des K-moyennes entropique pour la détection de zones brûlées.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. GRETSI Symposium on Signal and Image Processing, Troyes, France, septembre 2007.
Mots-clés : Imagerie satellitaire, Feux de foret, Zones brûlées, Classification, Support Vector Machines, Base d'apprentissage.
7 - Assessment of different classification algorithms for burnt land discrimination.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), pages 3000-3003, Barcelone, Spain, juillet 2007.
Mots-clés : Imagerie satellitaire, Zones brûlées, Support Vector Machines, Feux de foret, Classification.
Copyright : IEEE
8 - Burnt area mapping using Support Vector Machines.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. International Conference on Forest Fire Research, Figueira da Foz, Portugal, novembre 2006.
Mots-clés : Imagerie satellitaire, Feux de foret, Zones brûlées, Support Vector Machines.
9 - Textural Kernel for SVM Classification in Remote Sensing : Application to Forest Fire Detection and Urban Area Extraction.
F. Lafarge et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Genoa, Italy, septembre 2005.
Mots-clés : Support Vector Machines, Base d'apprentissage, Champs de Markov, Feux de foret, Zones urbaines.
Copyright : IEEE

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